一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法及装置与流程

本发明属于耕地补贴核查技术模块，尤其涉及一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法及装置。

背景技术：

1、随着对粮食安全的重视，针对耕地的非农化、非粮化监测日益受到重视，开展耕地的非农化、非粮化监测，保障耕地的可持续发展成为各区县的一项重要工作。

2、随着国家对卫星遥感产业的支持，越来越多高分辨率卫星发射升空并获取到合格的影像，区域的月度、季度影像覆盖频次增加，满足对耕地的高频次监测的数据要求。而随着遥感应用的广泛开展，通过遥感手段判别耕地地块信息，能够实现补贴发放的有效核查。

3、现有公开了用于地市及县两级粮食补贴核算的种植面积遥感确定方法(专利申请号为：cn201410054798.8)，包括如下步骤：步骤p1：对省域内粮食作物的种植面积抽样调查；步骤p2：遥感影像选择与预处理；步骤p3：粮食作物遥感识别；步骤p4：混合像元的处理；步骤p5：建立粮食作物种植面积估算模型，对区县级行政单元的大宗粮食作物种植面积进行估算。

4、该方案通过遥感技术确定粮食作物种植面积，从而进行补贴核算，该方案是以检测时的种植面积进行核算的，但是存在本年度中该地块曾经种植过粮食作物，在检测时，没有种植粮食作物的情况，根据补贴发放原则，年内有耕作，即可发放补贴，该方案针对这种情况，无法按照种植面积进行补贴核算，存在不准确性的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法及装置，旨在解决上述根据遥感技术识别的粮食作物种植面积进行补贴核算存在不准确性的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案，包括：

3、基于土地确权信息构建确权地块的地物分类体系，获取确权地块的多时相样本影像并进行第一预处理，得到多时相样本数据；

4、计算常用指数及纹理特征，构建特征集合，筛选后得到最佳特征参数；

5、基于最佳特征参数并采用决策树算法对多时相样本数据进行学习，得到不同地物类型的分类标准，分类标准包括特征和阈值；

6、获取确权地块的多时相影像并进行第二预处理，得到栅格影像数据集，按照分类标准对栅格影像数据集进行地块类别的划分，得到不同时相的地块分类结果；

7、基于地块分类结果对照地物分类体系确定同一地块不同时相的地物类型，并依据地物类型通过预设判断方法确定该地块的耕地补贴发放类型；

8、获取确权地块的补贴发放标准并按照不同地块的耕地补贴发放类型进行耕地补贴发放。

9、作为优选，第二预处理具体为：

10、基于多时相影像对确权地块的耕地矢量地块进行分散，以分散后单一矢量地块的地块编码作为文件名，形成矢量数据集；

11、将矢量数据集代入envi中通过mask_doit函数对影像栅格进行循环裁剪，并采用地块编码作为裁剪后栅格影像的名称，得到栅格影像数据集。

12、作为优选，同一地块不同时相的地物类型为同一地块一年内不同时相的地物类型；

13、预设判断方法为：对照地物分类体系依次确定同一地块一年内不同时相的地物类型所对应的补贴类型，当同一地块一年内的任一时相的地物类型所对应的补贴类型为可补贴地块时，该地块的耕地补贴发放类型就为可补贴地块，耕地补贴发放类型包括可补贴地块、不可补贴地块和待定地块。

14、作为优选，按照不同地块的耕地补贴发放类型进行耕地补贴发放，具体为：

15、将耕地补贴发放类型确定后的地块的矢量数据和权属数据进行关联，得到信息关联地块数据集，权属数据包括承包地块信息和承包方；

16、以承包地块信息和承包方为对象，基于信息关联地块数据集对任一对象进行地块分类汇总，计算同一对象中地块的可补贴地块面积、不可补贴地块面积和待定地块面积，依据补贴发放标准对确权地块中所有对象分别按照可补贴地块面积进行耕地补贴发放。

17、作为优选，特征集合包括归一化植被指数、绿光归一化差值植被指数、归一化水指数、土壤调节植被指数、波段均值和亮度。

18、作为优选，使用ecognition软件中的最优特征空间选择功能，对特征集合进行筛选，得到最佳特征参数。

19、作为优选，第一预处理具体为：

20、采用多尺度分割方法并结合确权地块的地块矢量对多时相样本影像进行分割，得到多时相样本数据。

21、一种通过地块划分实现耕地补贴发放的装置，包括：

22、样本数据获取模块：用于基于土地确权信息构建确权地块的地物分类体系，获取确权地块的多时相样本影像并进行第一预处理，得到多时相样本数据；

23、最佳特征筛选模块：用于计算常用指数及纹理特征，构建特征集合，筛选后得到最佳特征参数；

24、分类标准计算模块：用于基于最佳特征参数并采用决策树算法对多时相样本数据进行学习，得到不同地物类型的分类标准，分类标准包括特征和阈值；

25、地块类别划分模块：用于获取确权地块的多时相影像并进行第二预处理，得到栅格影像数据集，按照分类标准对栅格影像数据集进行地块类别的划分，得到不同时相的地块分类结果；

26、耕地补贴确定模块：用于基于地块分类结果对照地物分类体系确定同一地块不同时相的地物类型，并依据地物类型通过预设判断方法确定该地块的耕地补贴发放类型；

27、耕地补贴发放模块：用于获取确权地块的补贴发放标准并按照不同地块的耕地补贴发放类型进行耕地补贴发放。

28、一种通过地块划分实现耕地补贴发放的装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上述中任一所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法。

29、一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时实现如上述中任一所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法。

30、本发明具有以下有益效果：

31、(1)采用多时相(多期)影像进行地块范围内的地物判断，以根据地物类型确定地块类型，进一步确定补贴类型，当一年内的多期影像中，同一地块在任一影像中符合可补贴类型，即该地块就可以进行补贴发放，通过多期影像的综合判断，保障补贴发放与核查的准确性；

32、(2)本方案通过识别地块的地物类型，进而确定补贴类型，最终进行补贴发放，既能够核查已发放补贴的准确性，也能够对待发放补贴的地块进行判断，以准确发放补贴；

33、(3)利用承包调查的确权矢量(基于土地确权信息知晓的确权地块)作为面积核查来源，地块面积可信，将确权地块作为基础数据，获取对应的遥感影像，避免由于影像几何偏差引起的地块面积不准确，导致发放的补贴数额出现不准确的问题；

34、(4)基于确权地块范围内的地物类型建立相应的识别特征，对常规的特征进行筛选，保障对地物识别的精度，进而提高地类类型的分类精度，实现精准补贴发放。

技术特征：

1.一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，第二预处理具体为：

3.根据权利要求1所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，同一地块不同时相的地物类型为同一地块一年内不同时相的地物类型；

4.根据权利要求1所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，按照不同地块的耕地补贴发放类型进行耕地补贴发放，具体为：

5.根据权利要求1所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，特征集合包括归一化植被指数、绿光归一化差值植被指数、归一化水指数、土壤调节植被指数、波段均值和亮度。

6.根据权利要求5所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，使用ecognition软件中的最优特征空间选择功能，对特征集合进行筛选，得到最佳特征参数。

7.根据权利要求1所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法，其特征在于，第一预处理具体为：

8.一种通过地块划分实现耕地补贴发放的装置，其特征在于，包括：

9.一种通过地块划分实现耕地补贴发放的装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-7中任一所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法。

10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时实现如权利要求1-7中任一所述的一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法。

技术总结本申请提供了一种通过地块划分实现耕地补贴发放的方法及装置，属于耕地补贴核查技术模块，包括：构建确权地块的地物分类体系，获取确权地块的多时相样本影像并进行第一预处理，得到多时相样本数据；采用决策树算法对多时相样本数据进行学习，得到不同地物类型的分类标准；获取确权地块的多时相影像并进行第二预处理，得到栅格影像数据集并进行地块类别的划分，得到不同时相的地块分类结果；基于地块分类结果对照地物分类体系确定同一地块不同时相的地物类型，并依据地物类型通过预设判断方法确定该地块的耕地补贴发放类型并进行耕地补贴发放。本方案既能核查已发放补贴的准确性，也能够对待发放补贴的地块进行判断，以准确发放补贴。技术研发人员：周祖煜,林波,张澎彬,陈煜人,杨肖,莫志敏,张浩,李天齐,刘俊受保护的技术使用者：浙江领见数智科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16