【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业监测，尤其涉及一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法、装置和设备。
技术介绍
1、随着农业生产专业化和集约化程度的提高，冬小麦种植过程中病虫害的机械化防治成为新时期小麦种植者的迫切要求和发展趋势。基于遥感技术监测冬小麦分布范围，为无人机喷洒农药提供了数据基础。现有的冬小麦分布遥感提取方案主要以作物反射率为遥感数据源，准确性较低，影响植保无人机飞防的精准性。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法、装置和设备，用以解决现有技术中冬小麦分布遥感提取方案主要以作物反射率为遥感数据源，准确性较低，影响植保无人机飞防的精准性的缺陷。
2、第一方面，本专利技术提供一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，包括：
3、获取目标区域的遥感数据和气象数据；
4、基于所述遥感数据，得到归一化差异物候指数，基于所述气象数据，得到归一化生长季节指数；
5、基于所述归一化差异物候指数和所述归一化生长季节指数，得到无背景物候指数；
6、基于所述无背景物候指数，得到归一化冬季作物物候差异指数；
7、基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域。
8、在一些实施例中，所述基于所述遥感数据，得到归一化差异物候指数，包括：
9、对冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述遥感数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据；
10、基于所述预处理后的遥感数
11、基于所述近红外波段反射率、红色波段反射率和短波红外反射率，得到冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的差异物候指数；
12、对冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述差异物候指数进行归一化处理，得到冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述归一化差异物候指数。
13、在一些实施例中，所述基于所述归一化差异物候指数和所述归一化生长季节指数，得到无背景物候指数，包括：
14、基于冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述归一化差异物候指数，以及所述归一化生长季节指数，得到冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述无背景物候指数；
15、所述基于所述无背景物候指数，得到归一化冬季作物物候差异指数，包括：
16、基于冬小麦生长初期和越冬早期的所述无背景物候指数，得到越冬早期与生长初期的归一化冬季作物物候差异指数；
17、基于冬小麦生长初期和返青期的所述无背景物候指数，得到返青期与生长初期的归一化冬季作物物候差异指数。
18、在一些实施例中，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域，包括以下至少一项：
19、基于所述越冬早期与生长初期的归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域；
20、基于所述返青期与生长初期的归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域。
21、在一些实施例中，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域之前，还包括：
22、基于冬小麦生长初期、越冬早期和返青期的所述归一化差异物候指数，生成物候曲线；
23、基于所述物候曲线和冬小麦生长物候历，排除非冬季作物。
24、在一些实施例中，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域之后，还包括：
25、基于所述冬小麦分布区域，得到红、绿、蓝和近红外波段的反射率；
26、基于所述红、绿、蓝和近红外波段的反射率，剔除与冬小麦相近的冬季作物。
27、在一些实施例中，所述气象数据包括最低温度数据、蒸汽压差数据和光周期数据；
28、所述基于所述气象数据，得到归一化生长季节指数，包括：
29、基于所述最低温度数据和预设最低温度阈值，得到每日最低温度指标，基于所述蒸汽压差数据和预设蒸汽压差阈值，得到每日蒸汽压差指标，基于所述光周期数据和预设光周期阈值得到每日光周期指标；
30、基于所述每日最低温度指标、每日蒸汽压差指标和每日光周期指标，得到生长季节指数；
31、对所述生长季节指数进行归一化处理，得到所述归一化生长季节指数。
32、在一些实施例中，所述方法还包括：
33、获取统计数据，所述统计数据包括田间样地统计数据和冬小麦历史种植面积统计数据；
34、将所述冬小麦分布区域与所述统计数据相结合，确定目标喷洒区域，将所述目标喷洒区域划分为多个一级子区域，将各所述一级子区域划分为多个二级子区域；
35、统计各所述一级子区域中冬小麦的种植面积，以及各所述二级子区域中冬小麦的种植面积，确定各所述一级子区域内农药的喷洒总量；
36、基于各所述一级子区域中冬小麦的种植面积和各所述二级子区域中冬小麦的种植面积，以及各所述一级子区域内农药的喷洒总量，确定植保无人机集群的飞防调度方案。
37、第二方面，本专利技术提供一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测装置，包括：
38、第一获取单元，用于获取目标区域的遥感数据和气象数据；
39、第一处理单元，用于基于所述遥感数据，得到归一化差异物候指数，基于所述气象数据，得到归一化生长季节指数；
40、第二处理单元，用于基于所述归一化差异物候指数和所述归一化生长季节指数，得到无背景物候指数；
41、第三处理单元，用于基于所述无背景物候指数，得到归一化冬季作物物候差异指数；
42、确定单元，用于基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域。
43、第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法。
44、本专利技术提供的一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法、装置和设备，通过获取目标区域的遥感数据和气象数据，进行数据处理，得到归一化差异物候指数和归一化生长季节指数，在此基础上得到无背景物候指数，基于无背景物候指数得到归一化冬季作物物候差异指数，基于归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域，提高了冬小麦分布区域提取的准确性，为植保无人机的精准飞防提供了数据基础。
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1.一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述遥感数据，得到归一化差异物候指数，包括：
3.根据权利要求2所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化差异物候指数和所述归一化生长季节指数，得到无背景物候指数，包括：
4.根据权利要求3所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域，包括以下至少一项：
5.根据权利要求2所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域之前，还包括：
6.根据权利要求1所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述气象数据包括最低温度数据、蒸
8.根据权利要求2-7任一项所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述遥感数据，得到归一化差异物候指数，包括：
3.根据权利要求2所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化差异物候指数和所述归一化生长季节指数，得到无背景物候指数，包括：
4.根据权利要求3所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域，包括以下至少一项：
5.根据权利要求2所述的面向植保无人机飞防的冬小麦遥感监测方法，其特征在于，所述基于所述归一化冬季作物物候差异指数，确定冬小麦分布区域之前，还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李存军，付茂动，刘玉，张津豪，晁奥升，邢恩光，任艳敏，
申请(专利权)人：北京市农林科学院信息技术研究中心，
类型：发明
国别省市：
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