一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法及装置与流程

本发明涉及遥感影像数据提取，并且更具体地，涉及一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法及装置。

背景技术：

1、烟草是我国特殊且重要的经济作物。由于烟草具有耐旱易涝根系发达的习性，往往种植在丘陵缓坡梯田区域，以达到保持水土和涵养水源的目的。

2、烤房是烟草生产环节必备的基础设施，通过烘烤实现从青烟到黄烟的转变。在烟草生产实践过程中，通常由烟农提出需求相应的烘烤需求，村委会逐级上报至市级烟草管理部门，烟草管理部门审核同意后无偿为烟农建设烤房。因此，烟草管理部门需要精准掌握烤房的空间分布和利用情况等基础信息，而传统的办法是由管理人员或烟草技术人员现场核查。该核查方法效率低且无法实现长期动态监测，因而亟需开发快速高效且精准度高的烟草烤房识别及利用情况核查方法。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法及装置。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种烟草烤房分布及使用情况的确定方法，包括：

3、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；

4、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；

5、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；

6、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；

7、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；

8、根据预设使用情况判据对多时相地表温度影像进行分析，确定烟草烤房的使用情况。

9、可选地，还包括：对多时相中高分卫星影像进行裁剪、拼接、几何校正、辐射校正、大气校正任意一项或多项的预处理操作。

10、可选地，预设时期为每年七月中旬至9月上旬，多时相中高分卫星影像间隔周期为日，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：

11、根据预先标注的永久性水体区域训练水体分类模型，并根据水体分类模型识别多时相中高分卫星影像的水体，确定多时相永久性水体矢量数据；

12、计算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；

13、根据预设第一阈值范围从多时相归一化植被指数影像中提取多时相常绿植被矢量数据，第一阈值范围为大于0.8；

14、根据预设第二阈值范围从多时相归一化植被指数影像中提取多时相农田矢量数据，第二阈值范围为大于0.5并不大于0.8；

15、根据预先标注的道路区域训练道路分类模型，并根据道路分类模型识别多时相中高分卫星影像的道路，确定多时相道路矢量数据。

16、可选地，根据预先标注的永久性水体区域训练水体分类模型，并根据水体分类模型识别多时相中高分卫星影像的水体，确定多时相永久性水体矢量数据，包括：

17、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；

18、对特征向量进行标准化处理，形成标准化特征向量；

19、设置支持向量机模型的核函数和目标函数，并根据标准化特征向量对支持向量机模型进行训练，生成水体分类模型；

20、其中核函数为：式中，是rbf核的参数，是多项式核的参数， d是多项式的阶数，和分别是输入的第 i个标准化特征向量以及第 j个标准化特征向量；

21、所述目标函数为：式中， w是权重向量， c是惩罚参数，是松弛变量， n是样本数量。

22、可选地，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，包括：

23、计算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；

24、计算多时相辐射亮度影像每个像元的亮度温度，确定多时相地表温度影像；

25、其中，辐射亮度的计算公式为：式中， l是辐射亮度；和分别是传感器对应波段的最大和最小辐射亮度；和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；

26、所述亮度温度的计算公式为：式中， t是亮度温度；和是采集多时相中高分卫星影像的卫星传感器的波段常数。

27、可选地，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，包括：

28、根据多时相地表温度影像，获取每个像元的时序温度数据；

29、在时序温度数据存在超过预设温度阈值的情况下，判定时序温度数据对应的像元为烟草烤房像元，预设温度阈值为50℃；

30、根据所有的烟草烤房像元，确定烟草烤房的分布图像。

31、可选地，根据预设使用情况判据对多时相地表温度影像进行分析，确定烟草烤房的使用情况，包括：

32、在多时相地表温度影像的时序温度数据满足预设使用情况判据的情况下，判定该时序温度数据的像元对应的烟草烤房为正常使用状态，否则判定烟草烤房为异常使用状态；

33、其中，预设使用情况判据为在时序温度数据是否存在连续四次温度值超过35℃。

34、根据本发明的另一个方面，提供了一种烟草烤房分布及使用情况的确定装置，包括：

35、获取模块，用于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；

36、提取模块，用于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；

37、掩膜模块，用于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；

38、计算模块，用于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；

39、确定模块，用于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；

40、分析模块，用于根据预设使用情况判据对多时相地表温度影像进行分析，确定烟草烤房的使用情况。

41、根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。

42、根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。

43、从而，本发明基于多时相中高分卫星遥感数据利用机器学习算法和植被指数，实现快速、准确的非烤房建筑地区的剥离。然后通过利用热红外波段信息和温度特征分析，快速准确识别烤房分布情况，有效地解决了烤房与其他地物混淆问题，并实现对烤房使用情况的动态监测，提升烟草种植管理和资源配置效率。