识别农田的扩张类型的方法技术

本发明专利技术提供一种识别农田的扩张类型的方法，所述方法包括：分别获取多个时期的农田覆盖分布图；对所述多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图进行叠置分析，得到农田扩张轨迹图；根据农田扩张轨迹图，确定农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分；计算农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分的散布与并列指标、凝合度指标、面积加权平均斑块最邻近距离指标；根据所述散布与并列指标、凝合度指标、面积加权平均斑块最邻近距离指标来识别农田的扩张类型。根据本发明专利技术的示例性实施例的方法能够有效地识别出农田的扩张类型。

【技术实现步骤摘要】
识别农田的扩张类型的方法
本专利技术涉及农田变化检测领域，更具体地讲，涉及一种识别农田的扩张类型的方法。
技术介绍
干旱、半干旱地区生态环境是陆地生态系统重要构成之一。近几十年来，由于农业经济主导下的农田扩张，特别是灌溉农业的高速发展，中国干旱地区绿洲的土地覆盖发生了显著变化。然而不容忽视的问题在于，农田的快速扩张以及由于干旱区水资源的匮乏导致频繁弃耕和疏于管理，造成土壤盐碱化和沙漠化，对干旱地区早已脆弱的生态环境产生灾难性的影响。因此，对干旱区农田的变化情况进行分析以规划和管理农田显得尤为紧迫和重要。然而，现有的对农田的变化情况进行分析的方法无法有效地获知农田的变化类型。
技术实现思路
本专利技术的示例性实施例提供一种识别农田的扩张类型的方法。根据所述方法能够有效地识别出农田的扩张类型。根据本专利技术的示例性实施例，提供一种识别农田的扩张类型的方法，其特征在于，所述方法包括：(A)分别获取多个时期的农田覆盖分布图；(B)对所述多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图进行叠置分析，得到农田扩张轨迹图；(C)根据农田扩张轨迹图，确定农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分；(D)计算农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分的散布与并列指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的凝合度指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的面积加权平均斑块最邻近距离指标；(E)根据所述散布与并列指标、所述凝合度指标、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标来识别农田的扩张类型。可选地，所述农田的扩张类型包括：随机型、圈层分布型和方向指向型。可选地，步骤(E)中：在所述散布与并列指标均大于第一预定值、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标均大于第二预定值时，农田的扩张类型为随机型；在所述散布与并列指标均小于第三预定值、所述凝合度指标均大于第四预定值、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标均小于第五预定值时，农田的扩张类型为圈层分布型；在发生农田扩张的第一时期的扩张部分的散布与并列指标小于第六预定值，且后续的发生农田扩张的每个时期的扩张部分的散布与并列指标依次逐渐增大、发生农田扩张的第一时期的扩张部分的凝合度指标大于第七预定值，且后续的发生农田扩张的每个时期的扩张部分的凝合度指标依次逐渐减小、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标均大于第八预定值时，农田的扩张类型为方向指向型。可选地，步骤(A)包括：(A1)分别获取多个时期的遥感影像；(A2)对所述多个时期中的各个时期的遥感影像数据分别进行预处理；(A3)根据遥感分类方法分别对预处理的各个时期的遥感影像中的地表物体进行分类，并提取出所述各个时期的遥感影像中的农田覆盖部分得到各个时期的农田覆盖分布图。可选地，所述预处理包括：基于遥感卫星姿态参数的几何粗校正和影像对影像的几何精校正。可选地，所述遥感分类方法为基于像元光谱信息分类或基于影像分割的面向对象分类。可选地，步骤(B)包括：(B1)将所述多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图中的农田覆盖部分的像元的值设置为第一值，非农田覆盖部分的像元的值设置为第二值，得到所述各个时期的农田覆盖分布二值图；(B2)获得像元所在的各个位置的指示值，其中，基于所述各个时期的农田覆盖分布二值图中同一位置的像元的值获取所述同一位置的指示值；(B3)根据各个位置的指示值分别确定相应位置的像元的值，以得到农田扩张轨迹图。可选地，基于所述各个时期的农田覆盖分布二值图中同一位置的像元的值获取所述同一位置的指示值包括：将所述各个时期的农田覆盖分布二值图中同一位置的像元的值按预定顺序排列，并将排列得到的数转换成十进制数来作为所述同一位置的指示值。可选地，步骤(C)中：在农田扩张轨迹图中，同一时期的扩张部分中的像元具有相同的值，根据像元的值来确定扩张部分发生的时期。可选地，步骤(D)中通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的散布与并列指标IJIi：其中，eik为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的各个扩张块和第k时期的扩张部分中的各个扩张块的共有边界的长度之和，m为发生农田扩张的时期的数量；通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的凝合度指标COHESIONi：其中，pij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块的周长，aij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块的面积，Z为农田扩张轨迹图中所有像元的数量，n为发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块的数量；通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的面积加权平均斑块最邻近距离指标ENN_AMi：其中，hij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块与同一时期的扩张部分中的其他扩张块之间的最小的欧氏距离，其中，任意一个扩张部分包括至少一个扩张块。在根据本专利技术示例性实施例的识别农田的扩张类型的方法中，能够有效地识别出农田的扩张类型。将在接下来的描述中部分阐述本专利技术另外的方面和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本专利技术的实施而得知。附图说明通过下面结合附图进行的对实施例的描述，本专利技术的上述和/或其它目的和优点将会变得更加清楚，其中：图1是示出根据本专利技术的示例性实施例的识别农田的扩张类型的方法的流程图；图2是示出根据本专利技术的示例性实施例的分别获取多个时期的农田覆盖分布图的步骤的流程图；图3是示出根据本专利技术的示例性实施例的得到农田扩张轨迹图的步骤的流程图。具体实施方式现将详细描述本专利技术的示例性实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中，相同的标号指示相同的部分。以下将通过参照附图来说明所述实施例，以便解释本专利技术。图1是示出根据本专利技术的示例性实施例的识别农田的扩张类型的方法的流程图。如图1所示，在步骤S100，分别获取多个时期的农田覆盖分布图。换言之，获取多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图。这里，农田覆盖分布图可通过各种方法获得。例如，遥感卫星检测方法。遥感卫星检测方法所获取的农田覆盖分布图为栅格图。作为示例，采用遥感卫星检测方法分别获取多个时期的农田覆盖分布图的步骤如图2所示。图2是示出根据本专利技术的示例性实施例的分别获取多个时期的农田覆盖分布图的步骤的流程图。如图2所示，在步骤S110，分别获取多个时期的遥感影像。这里，遥感影像为通过遥感卫星拍摄的由栅格数据构成的影像(即，栅格图)。其中，栅格数据为按栅格排列的数据阵列，栅格中的每个网格为一个像元，每个网格处的数据为相应的像元的值。在步骤S120，对步骤S110获取的多个时期中的各个时期的遥感影像数据分别进行预处理。这里，预处理包括：基于遥感卫星姿态参数的几何粗校正和影像对影像的几何精校正。可以理解，预处理的种类不仅限于此。在步骤S130，根据遥感分类方法分别对步骤S120预处理的各个时期的遥感影像中的地表物体进行分类，并提取出所述各个时期的遥感影像中的农田覆盖部分得到各个时期的农田覆盖分布图。这里，遥感分类方法为基于像元光谱信息分类或基于影像分割的面向对象分类。在根据遥感分类方法分别对预处理的各个时期的遥感影像中的地表物体进行分类后，可通过各种方法提取出所述各个时期的遥感影像中的农田覆盖部分，从而得到各个时期的农田覆盖分布图。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种识别农田的扩张类型的方法，其特征在于，所述方法包括：(A)分别获取多个时期的农田覆盖分布图；(B)对所述多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图进行叠置分析，得到农田扩张轨迹图；(C)根据农田扩张轨迹图，确定农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分；(D)计算农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分的散布与并列指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的凝合度指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的面积加权平均斑块最邻近距离指标；(E)根据所述散布与并列指标、所述凝合度指标、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标来识别农田的扩张类型。

【技术特征摘要】
1.一种识别农田的扩张类型的方法，其特征在于，所述方法包括：(A)分别获取多个时期的农田覆盖分布图；(B)对所述多个时期中的各个时期的农田覆盖分布图进行叠置分析，得到农田扩张轨迹图；(C)根据农田扩张轨迹图，确定农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分；(D)计算农田扩张轨迹图中发生农田扩张的每个时期的扩张部分的散布与并列指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的凝合度指标、发生农田扩张的每个时期的扩张部分的面积加权平均斑块最邻近距离指标；(E)根据所述散布与并列指标、所述凝合度指标、所述面积加权平均斑块最邻近距离指标来识别农田的扩张类型；步骤(D)中通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的散布与并列指标IJIi：其中，eik为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的各个扩张块和第k时期的扩张部分中的各个扩张块的共有边界的长度之和，m为发生农田扩张的时期的数量；通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的凝合度指标COHESIONi：其中，pij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块的周长，aij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块的面积，Z为农田扩张轨迹图中所有像元的数量，n为发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块的数量；通过下式计算发生农田扩张的第i时期的扩张部分的面积加权平均斑块最邻近距离指标ENN_AMi：其中，hij为农田扩张轨迹图中发生农田扩张的第i时期的扩张部分中的扩张块中的第j个扩张块与同一时期的扩张部分中的其他扩张块之间的最小的欧氏距离，其中，任意一个扩张部分包括至少一个扩张块。2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙博，周启鸣，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44