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申请/专利权人：杭州稻道农业科技有限公司;中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)

摘要：本发明公开了一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法及装置。其中，方法包括：利用烟草种植目标区域的矢量数据获取预设时期内烟草种植目标区域的多时相中高分卫星影像；对多时相中高分卫星影像进行多种地物类型提取，确定多时相非建筑矢量数据；根据多时相非建筑矢量数据对多时相中高分卫星影像进行掩膜，确定多时相建筑影像；计算多时相建筑影像的地表温度，获取多时相地表温度影像；根据预设温度阈值对多时相地表温度影像进行分析，确定烟草烤房的分布图像。

主权项：1.一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法，其特征在于，包括：利用烟草种植目标区域的矢量数据获取预设时期内所述烟草种植目标区域的多时相中高分卫星影像；对所述多时相中高分卫星影像进行多种地物类型提取，确定多时相非建筑矢量数据；根据所述多时相非建筑矢量数据对所述多时相中高分卫星影像进行掩膜，确定多时相建筑影像；计算所述多时相建筑影像的地表温度，获取多时相地表温度影像；根据预设温度阈值对所述多时相地表温度影像进行分析，确定烟草烤房的分布图像；根据预设使用情况判据对所述多时相地表温度影像进行分析，确定所述烟草烤房的使用情况；所述预设时期为每年七月中旬至9月上旬，所述多时相中高分卫星影像间隔周期为日，所述多时相非建筑矢量数据包括：多时相永久性水体矢量数据、多时相常绿植被矢量数据以及多时相农田矢量数据和多时相道路矢量数据，并且对所述多时相中高分卫星影像进行多种地物类型提取，确定多时相非建筑矢量数据，包括：根据预先标注的永久性水体区域训练水体分类模型，并根据所述水体分类模型识别所述多时相中高分卫星影像的水体，确定所述多时相永久性水体矢量数据；计算所述多时相中高分卫星影像的归一化植被指数，确定多时相归一化植被指数影像；根据预设第一阈值范围从所述多时相归一化植被指数影像中提取所述多时相常绿植被矢量数据，所述第一阈值范围为大于0.8；根据预设第二阈值范围从所述多时相归一化植被指数影像中提取所述多时相农田矢量数据，所述第二阈值范围为大于0.5并不大于0.8；根据预先标注的道路区域训练道路分类模型，并根据所述道路分类模型识别所述多时相中高分卫星影像的道路，确定所述多时相道路矢量数据；根据预先标注的永久性水体区域训练水体分类模型，并根据所述水体分类模型识别所述多时相中高分卫星影像的水体，确定所述多时相永久性水体矢量数据，包括：对预先标注的永久性水体区域进行光谱特征提取，形成特征向量；对所述特征向量进行标准化处理，形成标准化特征向量；设置支持向量机模型的核函数和目标函数，并根据所述标准化特征向量对所述支持向量机模型进行训练，生成所述水体分类模型；其中所述核函数为：Kxi,xj＝γxi·xj+rd式中，γ是RBF核的参数，r是多项式核的参数，d是多项式的阶数，xi和xj分别是输入的第i个标准化特征向量以及第j个标准化特征向量；所述目标函数为： 式中，w是权重向量，C是惩罚参数，ξi是松弛变量，N是样本数量；计算所述多时相建筑影像的地表温度，获取多时相地表温度影像，包括：计算所述多时相建筑影像每个像元的辐射亮度，确定多时相辐射亮度影像；计算所述多时相辐射亮度影像每个像元的亮度温度，确定所述多时相地表温度影像；其中，所述辐射亮度的计算公式为： 式中，L是辐射亮度；Lmax和Lmin分别是传感器对应波段的最大和最小辐射亮度；Qmax和Qmin分别是影像数字计数值的最大和最小值；DN是影像的数字计数值；所述亮度温度的计算公式为： 式中，T是亮度温度；K1和K2是采集多时相中高分卫星影像的卫星传感器的波段常数。

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