【技术实现步骤摘要】
本公开涉及遥感数据处理，尤其涉及一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图方法。
技术介绍
1、土壤盐分是土壤质量的理化性质之一，是衡量土壤肥力和盐碱化程度的重要指标。土壤盐分过高会导致土壤盐碱化，降低土壤肥力和农作物的产量。因此，准确监测土壤盐分是农业生产管理和土壤盐碱化治理的重要基础。
2、目前，土壤盐分监测的方法主要有传统的田间取样化验法和遥感监测法。田间取样化验法虽然准确可靠，但费时费力，难以实现大面积土壤盐分的快速监测。遥感监测法具有快速、高效、覆盖范围广等优点，近年来得到了广泛应用。
3、多光谱数据能够提供多个波段的光谱信息，且获取数据的方式多样，如卫星、飞机、无人机。利用多光谱数据进行土壤盐分监测的研究，基于植被生长状况与土壤盐分的相关关系，通过计算植被指数间接监测土壤盐分；也有研究利用土壤盐分敏感波段构建光谱指数。然而，土壤盐分监测受多种因素的共同作用，如土壤水分、植被覆盖度等。多光谱数据包含的信息有限，且容易受到大气影响和数据噪声的干扰，从而导致土壤盐分监测的精度受到影响。因此，有研究利用高光谱数据进行土壤盐分监测，以提高监测精度。
4、高光谱数据光谱范围覆盖400~2500nm，光谱分辨率更高，能够更准确的反映土壤的光谱特性，从而提高土壤盐分监测精度。通过对多个波段的光谱反射率数据进行数学运算，得到土壤盐分光谱指数，以反映土壤盐分的分布情况。同时，随着机器学习技术的不断发展，土壤盐分监测方法也得到了扩展，结合高光谱数据与机器学习技术，可以充分利用高光谱数据的丰富信息，进
5、因此，有必要结合多源数据进行土壤盐分监测。综合不同平台的遥感数据，构建反映土壤盐分信息的光谱指数，实现区域尺度土壤盐分程度监测。本专利技术面向多源多平台数据，研究并提出一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图方法，利用多源反射率数据计算光谱指数，通过相关系数及影像质量评价对不同数据集的光谱指数进行分析，然后利用逐步相关性分析和最优中心波长分析方法确定交集内的最优光谱指数，将裸土像元内的光谱指数进行合成，实现区域尺度耕地土壤盐分程度制图。这种方法能够充分挖掘多源数据的潜在信息，克服单一平台数据受限的不足，扩大土壤盐分监测的范围和频次，进一步提高土壤盐分对的预测精度，在自然资源要素调查与监测等领域具有较好的应用前景。
技术实现思路
1、第一方面，本公开的实施例提供了一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图方法，该方法包括：
2、对获取的多源高光谱数据进行预处理，得到多源反射率数据；
3、根据多源反射率数据计算若干组光谱指数；
4、计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法筛选光谱指数；
5、利用逐步相关性分析算法对保留的光谱指数进行选择；
6、对选择的光谱指数进行最优中心波长分析，得到土壤盐分最优光谱指数类型；
7、基于多时相影像计算土壤盐分最优光谱指数类型下的土壤盐分最优光谱指数和裸土指数，根据裸土指数提取裸土分布信息，将裸土像元内的土壤盐分最优光谱指数进行合成，根据土壤盐分程度分级标准确定土壤盐分最优光谱指数的分级间断点，得到区域尺度土壤盐分程度分级图。
8、在第一方面的一些可实现方式中，对获取的多源高光谱数据进行预处理，得到多源反射率数据，包括：
9、对获取的多源高光谱数据进行预处理，去除辐射质量不满足预设要求的波段以及大气吸收不满足预设要求的波段，得到多源反射率数据；
10、预处理包括：辐射系数校正、大气校正、正射纠正、地形及太阳光度校正。
11、在第一方面的一些可实现方式中，根据多源反射率数据计算若干组光谱指数，包括：
12、对多源反射率数据进行标准化处理；
13、对标准化之后的多源反射率数据进行光谱变换；
14、根据光谱变换之后的多源反射率数据计算若干组光谱指数。
15、在第一方面的一些可实现方式中，计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法筛选光谱指数，包括：
16、利用皮尔逊相关系数计算公式计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法对光谱指数进行影像质量评价，根据评价结果筛选光谱指数；其中，评价结果包括：图像条带噪声评价结果和相对辐射误差评价结果。
17、在第一方面的一些可实现方式中，利用逐步相关性分析算法对保留的光谱指数进行选择，包括：
18、根据相关系数大小对保留的光谱指数进行排序，选择多源数据在前指定数量的光谱指数，进行交集判断，若交集为空，则确定多源数据的光谱指数无重叠，接着以指定数量为步长，逐步增加光谱指数的数量，并进行交集判断，直到交集内不等于0，选中交集内的光谱指数。
19、在第一方面的一些可实现方式中，对选择的光谱指数进行最优中心波长分析，得到土壤盐分最优光谱指数，包括：
20、根据选择的光谱指数确定波长范围，在波长范围内，以指定长度为间隔依次设置波长，得到多个特定波段，结合选择的光谱指数的类型，计算特定波段下同类型的特定光谱指数，通过比较特定光谱指数与土壤盐分的相关性，确定土壤盐分最优光谱指数类型。
21、在第一方面的一些可实现方式中，基于多时相影像计算土壤盐分最优光谱指数类型下的土壤盐分最优光谱指数和裸土指数，根据裸土指数提取裸土分布信息，将裸土像元内的土壤盐分最优光谱指数进行合成，根据土壤盐分程度分级标准确定土壤盐分最优光谱指数的分级间断点，得到区域尺度土壤盐分程度分级图，包括：
22、基于多时相影像计算土壤盐分最优光谱指数类型下的土壤盐分最优光谱指数和裸土指数，统计耕地内像元在裸土指数的数值分布情况，采用最大类间方差法辅助人机交互形式，确定裸土像元与非裸土像元的划分阈值，将裸土像元赋值为1，将非裸土像元赋值为0，得到裸土分布图，通过统计裸土像元的土壤盐分最优光谱指数的中值，得到土壤盐分最优光谱指数灰度图，在此基础上，通过拟合土壤盐分与土壤盐分最优光谱指数的线性关系，确定土壤盐分最优光谱指数的分级间断点，得到区域尺度土壤盐分程度分级图。
23、第二方面，本公开的实施例提供了一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图装置，该装置包括：
24、预处理模块，用于对获取的多源高光谱数据进行预处理，得到多源反射率数据；
25、计算模块，用于根据多源反射率数据计算若干组光谱指数；
26、计算模块，还用于计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法筛选光谱指数；
27、选择模块，用于利用逐步相关性分析算法对保留的光谱指数进行选择；
28本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的多源高光谱数据进行预处理，得到多源反射率数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多源反射率数据计算若干组光谱指数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法筛选光谱指数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用逐步相关性分析算法对保留的光谱指数进行选择，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对选择的光谱指数进行最优中心波长分析，得到土壤盐分最优光谱指数，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多时相影像计算土壤盐分最优光谱指数类型下的土壤盐分最优光谱指数和裸土指数，根据裸土指数提取裸土分布信息，将裸土像元内的土壤盐分最优光谱指数进行合成，根据土壤盐分程度分级标准确定土壤盐分最优光谱指数的分级间断点，得到区域尺度土壤盐分程度分级图，包
8.一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图装置，其特征在于，所述装置包括：
9. 一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种区域尺度多源多时相耕地土壤盐分光谱指数制图方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的多源高光谱数据进行预处理，得到多源反射率数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多源反射率数据计算若干组光谱指数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算光谱指数与土壤盐分的相关系数，并利用影像质量评价算法筛选光谱指数，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用逐步相关性分析算法对保留的光谱指数进行选择，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对选择的光谱指数进行最优中心波长分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚坤，谷鹤，唐洪钊，魏红艳，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：
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