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申请/专利权人：深圳先进技术研究院

摘要：本申请提供的水稻种植提取及复种指数监测方法、方法、终端及存储介质，利用长时间序列的MODIS遥感数据作为数据源，基于原始MOD09GQ与MYD09GQ数据重新合成时序8天植被指数数据对应水稻生长的物候特征，基于局部最大值检测及Mann‑Kendall趋势检验作为水稻生长关键物候期间的植被指数差异判别，并通过逐日混合像元分解辨识地表属性的方法判别水稻田进行大量灌溉现象的发生，将以上的多方面判别结果与水稻物候特征规律相对应，设计一种适用于多云多雨地区、大范围、全时期的水稻种植识别规则，不仅可以提取热带、亚热带水稻种植空间分布信息，还能提取水稻复种指数，用来分析水稻种植模式的时空分布及变化。

主权项：1.一种水稻种植提取及复种指数监测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤S110：输入同一地区时序MOD09GQ与MYD09GQ原始遥感影像；步骤S120：对每天的MOD09GQ与MYD09GQ影像分别进行处理；步骤S130：以8天为时间间隔对处理后的影像进行中值合成；步骤S140：对中值合成后的影像进行滤波，生成滤波后的时间序列；步骤S150：对水稻种植的判别条件转变为单独的6个图层，所述6个图层包括：局部极大值时间序列图层前向NDVI差异判别图层后向NDVI差异判别图层前向Mann-Kendall趋势检验图层后向Mann-Kendall趋势检验图层及前向40-80天内水覆盖判别图层步骤S160：根据所述6个图层判断时间区间内的水稻种植分布以及水稻的复种指数；在步骤S150：对水稻种植的判别条件转变为单独的6个图层的步骤中，具体包括下述步骤：对滤波后的时间序列进行时间窗口的局部极大值检测，按照的序列时间建立局部极大值时间序列图层计算公式如下： 对生成的时间序列NDVId进行前向40天，即前向6个时相{NDVId-i*8}i＝5,4,3,2,1,0的Mann-Kendall趋势检验，按照NDVId的序列时间建立前向Mann-Kendall趋势检验图层计算公式如下：FMK＝Mann-Kendall{NDVId-i*8},i＝5,4,3,2,1,0； 对生成的时间序列NDVId进行后向40天，即后向6个时相{NDVId+i*8}i＝0,1,2,3,4,5的Mann-Kendall趋势检验，按照NDVId的序列时间建立后向Mann-Kendall趋势检验图层计算公式如下：BMK＝Mann-Kendall{NDVId+i*8},i＝0,1,2,3,4,5； 对滤波后的时间序列进行前向30-70天内的最小值计算及前向差异足够判别，建立前向NDVI差异判别图层计算公式如下： 对滤波后的时间序列进行后向30-70天内的最小值计算及后向差异足够判别，建立后向NDVI差异判别图层计算公式如下： 输入同一地区时序MOD09GA与MYD09GA原始遥感影像，时间范围从第一年的10月份至第三年的3月份，时间总跨度1.5年，MOD09GA与MYD09GA遥感影像包括7个500米分辨率谱段，对每天的MOD09GA与MYD09GA影像分别进行云覆盖检测，并将云覆盖像元进行掩膜处理；基于每天的MOD09GA与MYD09GA云掩膜数据，以及选择的纯净像元，应用中值平均计算城镇、水体、林地终端像元光谱值，分别标记为对MODISMOD09GA与MYD09GA云掩膜数据，基于上步中的终端像元光谱值，进行混合像元分解Unmix，并建立水覆盖判别图层计算公式如下： 基于水覆盖判别图层建立前向40-80天内水覆盖判别图层计算公式如下： 基于上面各步骤中生成的局部极大值时间序列图层前向NDVI差异判别图层后向NDVI差异判别图层前向Mann-Kendall趋势检验图层后向Mann-Kendall趋势检验图层以及前向40-80天内水覆盖判别图层建立水稻种植判别图层计算公式如下： 其中AND为按位与运算符，若图层像元值为1，则表示在日期d，该像元内种植水稻，且其NDVI达到整个物候期内的最大值。

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