本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種耕地信息的更新方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的城市擴(kuò)張迅猛。目前城市建設(shè)用地的擴(kuò)張是建立在城市周邊大量?jī)?yōu)質(zhì)耕地和未利用地減少的基礎(chǔ)上，會(huì)造成耕地破碎化以及對(duì)生態(tài)體系完整性的破壞。為了保護(hù)耕地及保障糧食戰(zhàn)略安全，我國城市未來發(fā)展規(guī)劃已將城市周邊基本農(nóng)田劃入生態(tài)保護(hù)紅線，需要定期對(duì)已掌握的耕地信息變更進(jìn)行調(diào)查，對(duì)土地違規(guī)使用開展行政執(zhí)法。

現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)，主要采用內(nèi)業(yè)處理和外業(yè)調(diào)研相結(jié)合的方法。其中，內(nèi)業(yè)處理主要為影像判讀，通常采用正射校正后的航空照片或者高分辨率衛(wèi)星照片，對(duì)照進(jìn)行人工圖斑勾選。外業(yè)調(diào)研部分則包括野外調(diào)繪、補(bǔ)測(cè)、調(diào)繪整飾、填寫記錄表等?？梢姡瑑?nèi)業(yè)處理主要依靠人工目視解譯進(jìn)行判讀、勾繪；外業(yè)調(diào)研主要依靠記錄員現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)地勘察、記錄；人力成本高，耗費(fèi)時(shí)間，且耕地變化的檢測(cè)效率低，自動(dòng)化程度低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種耕地信息的更新方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)存在人力成本高、耗費(fèi)時(shí)間的問題，提高耕地變化檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

第一方面，提供了一種耕地信息的更新方法，所述更新方法包括：

從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；

參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；

排除所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；

根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

進(jìn)一步地，所述從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊包括：

獲取預(yù)處理后的若干個(gè)不同時(shí)期的第一遙感影像；

采用時(shí)間序列分析手段，獲取所述第一遙感影像的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征；

根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征判斷植被類型，獲取不同時(shí)期的耕地信息；

針對(duì)所述耕地信息中的待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息的植被類型的已有歷史記錄提取第一耕地變化斑塊；或者

采用時(shí)間序列變化檢測(cè)的方法，根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，提取出兩個(gè)時(shí)期間隔里發(fā)生耕地變化的信息，得到第一耕地變化斑塊。

進(jìn)一步地，所述參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊包括：

參照所提取出的第一耕地變化斑塊，采用面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊。

進(jìn)一步地，所述排除所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息包括：

獲取用戶對(duì)所述第二耕地變化斑塊的真?zhèn)闻袛嘈畔?，根?jù)所述真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦龅诙刈兓邏K中的偽變化斑塊；

對(duì)于用戶無法確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，結(jié)合實(shí)地取證信息再次排除偽變化斑塊；

以排除偽變化斑塊后的剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，并更新所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

第二方面，提供了一種耕地信息的更新系統(tǒng)，所述更新系統(tǒng)包括：

第一提取模塊，用于從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；

第二提取模塊，用于參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；

排除模塊，用于排除所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；

更新模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

進(jìn)一步地，所述第一提取模塊具體用于：

獲取預(yù)處理后的若干個(gè)不同時(shí)期的第一遙感影像；

采用時(shí)間序列分析手段，獲取所述第一遙感影像的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征；

根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征判斷植被類型，獲取不同時(shí)期的耕地信息；

針對(duì)所述耕地信息中的待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息的植被類型的已有歷史記錄提取第一耕地變化斑塊；或者

采用時(shí)間序列變化檢測(cè)的方法，根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，提取出兩個(gè)時(shí)期間隔里發(fā)生耕地變化的信息，得到第一耕地變化斑塊。

進(jìn)一步地，所述第二提取模塊具體用于：

參照所提取出的第一耕地變化斑塊，采用面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊。

進(jìn)一步地，所述排除模塊包括：

第一排除單元，用于獲取用戶對(duì)所述第二耕地變化斑塊的真?zhèn)闻袛嘈畔?，根?jù)所述真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦龅诙刈兓邏K中的偽變化斑塊；

第二排除單元，用于對(duì)于用戶無法確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，結(jié)合實(shí)地取證信息再次排除偽變化斑塊；

獲取單元，用于以排除偽變化斑塊后的剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，并更新所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實(shí)施例通過從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；然后參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，其中，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；在所得到的第二耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再排除其中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；最后根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表；從而解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)存在的人力成本高、耗費(fèi)時(shí)間的問題，且通過逐步細(xì)化的耕地變化確認(rèn)過程，提高了耕地變化檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S101的第一實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S101的第二實(shí)現(xiàn)流程圖

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S103的具體實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明實(shí)施例通過從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；然后參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，其中，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；在所得到的第二耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再排除其中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；最后根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表；從而解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)存在的人力成本高、耗費(fèi)時(shí)間的問題，且通過逐步細(xì)化的耕地變化確認(rèn)過程，提高了耕地變化檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。本發(fā)明實(shí)施例還提供了相應(yīng)的系統(tǒng)，以下分別進(jìn)行詳細(xì)的說明。

圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法的實(shí)現(xiàn)流程。參閱圖1，所述耕地信息的更新方法包括：

在步驟S101中，從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述第一遙感影像通常為時(shí)間序列的、能夠免費(fèi)獲取的或者價(jià)格便宜的遙感影像，包括但不限于比如Landsat資源衛(wèi)星、中巴地球資源衛(wèi)星CBERS、ZY系列衛(wèi)星等獲得的遙感影像，所述第一遙感影像的分辨率通常較低。所述第一耕地變化斑塊為基于所述第一遙感影像提取出來的耕地變化信息。

作為本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選示例，可以采用基于時(shí)間序列的遙感植被指數(shù)來提取耕地變化信息。圖2示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S101的第一實(shí)現(xiàn)流程。參閱圖2，所述步驟S101包括：

在步驟S201中，獲取預(yù)處理后的若干個(gè)不同時(shí)期的第一遙感影像。

在步驟S202中，采用時(shí)間序列分析手段，獲取所述第一遙感影像的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征。

在步驟S203中，根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征判斷植被類型，獲取不同時(shí)期的耕地信息。

在這里，由于耕地存在農(nóng)作物種植和收割期，因此耕地的植被指數(shù)信息會(huì)存在周期性變化。本發(fā)明實(shí)施例采用時(shí)間序列分析手段，從長(zhǎng)時(shí)間序列的第一遙感影像中提取遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，得到不同時(shí)期的植被狀態(tài)?？蛇x地，所述植被指數(shù)可以采用歸一化植被指數(shù)NDVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVIs等。然后基于所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征得到的不同時(shí)期的植被狀態(tài)，判斷植被類型，以區(qū)分耕地以及其他植被類型(比如草地、林地、園地、城市綠地等)，初步獲取耕地信息，所獲取的耕地信息中包括了不同時(shí)期的耕地信息。

在步驟S204中，針對(duì)所述耕地信息中的待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息的已有植被類型歷史記錄提取第一耕地變化斑塊。

在獲取到耕地信息之后，針對(duì)待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息對(duì)應(yīng)的植被類型歷史記錄，從所述耕地信息中提取出第一耕地變化斑塊，從而得到分辨率較粗的耕地變化范圍。

可選地，作為本發(fā)明的另一個(gè)優(yōu)選示例，圖3示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S101的第二實(shí)現(xiàn)流程。參閱圖3，所述步驟S101包括：

步驟S301至步驟S302，其中，步驟S301至步驟S302與圖2實(shí)施例中所述的步驟S201至步驟S202相同，具體請(qǐng)參見上述實(shí)施例的敘述，此處不再贅述。

所述步驟S101還包括：

在步驟S303中，采用時(shí)間序列變化檢測(cè)的方法，根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，提取出兩個(gè)時(shí)期間隔里發(fā)生耕地變化的信息，得到第一耕地變化斑塊。

在這里，所述變化檢測(cè)是指從不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中定量分析和確定變化的特征與過程，具體為檢測(cè)相同像素在不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中的變化趨勢(shì)。本發(fā)明實(shí)施例通過對(duì)第一遙感影像提取出的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征進(jìn)行變化檢測(cè)，從中提取出耕地發(fā)生變化的部分，即第一耕地變化斑塊，得到分辨率較粗的耕地變化范圍。

在步驟S102中，參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊。

在通過步驟S101初步篩選之后，本發(fā)明實(shí)施例采用高空間分辨率的第二遙感影像來進(jìn)行二次的耕地變化信息篩選。其中，所述第二遙感影像主要分辨率較高、價(jià)格昂貴的航空照片、衛(wèi)星照片，包括但不限于QuickBird衛(wèi)星、WorldView衛(wèi)星、國產(chǎn)GF系列衛(wèi)星等獲得的遙感影像。所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像。本發(fā)明實(shí)施例參照所提取出的第一耕地變化斑塊，采用面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，并結(jié)合紋理和光譜信息，從兩個(gè)或者多個(gè)不同時(shí)期的第二遙感影像再提取出耕地發(fā)生變化的部分，得到耕地變化斑塊，記為第二耕地變化斑塊，從而實(shí)現(xiàn)了在更精細(xì)化尺度上提取出耕地變化信息。

在這里，由于上述步驟S101是基于第一遙感影像進(jìn)行提取的，所提取出的第一耕地變化斑塊為具有較粗分辨率的耕地變化范圍。上述步驟S102是基于第二遙感影像進(jìn)行提取的，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像，通常為高空間分辨率的遙感影像，因此，所提取出的第二耕地變化斑塊為具有較高分辨率的耕地變化范圍，即所述第二耕地變化斑塊的分辨率高于所述第一耕地變化斑塊。本發(fā)明實(shí)施例沒有直接在分辨率較高的影像上進(jìn)行分析，而是先在免費(fèi)的、容易獲取時(shí)間序列的影像上進(jìn)行初步的篩選，并以所篩選出的第一耕地變化斑塊作為參考，再從更高分辨率的第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，能夠在提取的同時(shí)完成對(duì)所耕地變化斑塊的驗(yàn)證，且縮小了二次提取的工作量，有效地提高了耕地變化斑塊提取的效率及準(zhǔn)確性。

在步驟S103中，排除所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息。

在通過從第一遙感影像、第二遙感影像兩個(gè)不同空間尺度的遙感影像篩選出第二耕地變化斑塊后，本發(fā)明實(shí)施例再對(duì)所篩選出的第二耕地變化斑塊進(jìn)行真?zhèn)闻袛?，以排除偽變化斑塊，得到目標(biāo)耕地變化斑塊。所述目標(biāo)耕地變化斑塊是指發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊?？蛇x地，圖4示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新方法中步驟S103的具體實(shí)現(xiàn)流程。參閱圖4，所述步驟S103包括：

在步驟S401中，獲取用戶對(duì)所述第二耕地變化斑塊的真?zhèn)闻袛嘈畔ⅲ鶕?jù)所述真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦龅诙刈兓邏K中的偽變化斑塊。

在這里，本發(fā)明實(shí)施例首先輸出經(jīng)過步驟S101、S102之后得到的第二耕地變化斑塊，以供用戶進(jìn)行人工的真?zhèn)闻袛?；然后獲取用戶的真?zhèn)闻袛嘈畔ⅲ鶕?jù)所述真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦徊糠謧巫兓邏K，得到經(jīng)過人工真?zhèn)闻袛嘀蟮牡诙刈兓邏K。其中，所述偽變化斑塊是指錯(cuò)誤提取的第二耕地變化斑塊，包括比如耕地實(shí)際上沒有發(fā)生變化的情況。

在步驟S402中，對(duì)于用戶無法確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，結(jié)合實(shí)地取證信息再次排除偽變化斑塊。

對(duì)于無法通過步驟S401確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，則結(jié)合實(shí)地取證影像再次排除偽變化斑塊。其中，所述實(shí)地取證信息可以為通過外業(yè)無人機(jī)調(diào)研航拍的方式得到的無人機(jī)遙感影像或者架設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)后以視頻抬頭得到的遙感影像。

本發(fā)明實(shí)施例通過人工篩選和實(shí)地取證信息來驗(yàn)證所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，有效地提高了耕地變化檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

在步驟S403中，以排除偽變化斑塊后的剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，并獲取所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

對(duì)于通過上述步驟S401和S402排除偽變化斑塊后得到的剩余的第二耕地變化斑塊，本發(fā)明實(shí)施例以所述剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，指導(dǎo)人工的外業(yè)工作，即人工野外實(shí)地勘察，并獲取用戶輸入的野外實(shí)地勘察數(shù)據(jù)，從而得到所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

本發(fā)明實(shí)施例采用了多層級(jí)的方式提取耕地變化信息，通過引入較粗分辨率的第一遙感影像，根據(jù)所述第一遙感影像篩選出較粗的耕地變化斑塊，然后借助所篩選出的耕地變化斑塊，從較高分辨率的第二遙感影像提取出更精細(xì)化的耕地變化斑塊，有效地加快了對(duì)耕地變化斑塊的識(shí)別速度，提高了耕地變化檢測(cè)的效率及準(zhǔn)確性；在基于第一遙感影像和第二遙感影像所篩選出的耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再結(jié)合人工真?zhèn)闻袛?，得到具有確切變化的耕地變化斑塊，有效地解決了原有耕地信息更新技術(shù)僅依靠人力而導(dǎo)致的人力成本高、時(shí)間成本大的問題。

在步驟S104中，根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例通過從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；然后參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，其中，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；在所得到的第二耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再排除其中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；最后根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表；從而解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)存在的人力成本高、耗費(fèi)時(shí)間的問題，且通過逐步細(xì)化的耕地變化確認(rèn)過程，提高了耕地變化檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

圖5示出了本發(fā)明實(shí)施例提供的耕地信息的更新系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)，為了便于說明，僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)上述圖1至圖4實(shí)施例中所述的耕地信息的更新方法，可以是內(nèi)置于計(jì)算機(jī)、服務(wù)器內(nèi)的軟件單元、硬件單元或者軟硬件結(jié)合的單元。

參閱圖5，所述系統(tǒng)包括：

第一提取模塊51，用于從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；

第二提取模塊52，用于參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；

排除模塊53，用于排除所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；

更新模塊54，用于根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述第一遙感影像通常為時(shí)間序列的、能夠免費(fèi)獲取的或者價(jià)格便宜的遙感影像，包括但不限于Landsat資源衛(wèi)星、中巴地球資源衛(wèi)星CBERS、ZY系列衛(wèi)星等獲得的遙感影像，所述第一遙感影像的分辨率通常較低。所述第一耕地變化斑塊為基于所述第一遙感影像提取出來的耕地變化信息。

作為本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選示例，可以采用基于時(shí)間序列的遙感植被指數(shù)來提取耕地變化信息。所述第一提取模塊51具體用于：

獲取預(yù)處理后的若干個(gè)不同時(shí)期的第一遙感影像；

采用時(shí)間序列分析手段，獲取所述第一遙感影像的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征；

根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征判斷植被類型，獲取不同時(shí)期的耕地信息；

針對(duì)所述耕地信息中的待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息的植被類型的已有歷史記錄提取第一耕地變化斑塊。

在這里，由于耕地存在農(nóng)作物種植和收割期，因此耕地的植被指數(shù)信息會(huì)存在周期性變化。本發(fā)明實(shí)施例所述第一提取模塊51，采用時(shí)間序列分析手段，從長(zhǎng)時(shí)間序列的第一遙感影像中提取遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，得到不同時(shí)期的植被狀態(tài)?？蛇x地，所述植被指數(shù)可以采用歸一化植被指數(shù)NDVI、增強(qiáng)型植被指數(shù)EVIs等。然后基于所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征得到的不同時(shí)期的植被狀態(tài)，判斷植被類型，以區(qū)分耕地以及其他植被類型(比如草地、林地、園地、城市綠地等)，初步獲取耕地信息，所獲取的耕地信息中包括了不同時(shí)期的耕地信息

在獲取到耕地信息之后，則針對(duì)待更新一期的耕地信息，結(jié)合所述耕地信息對(duì)應(yīng)的植被類型歷史記錄，從所述耕地信息中提取出第一耕地變化斑塊，從而得到分辨率較粗的耕地變化范圍。

可選地，在獲取到遙感植被指數(shù)時(shí)序特征之后，所述第一提取模塊51還可以用于：

采用時(shí)間序列變化檢測(cè)的方法，根據(jù)所述遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征，提取出兩個(gè)時(shí)期間隔里發(fā)生耕地變化的信息，得到第一耕地變化斑塊。

在這里，所述變化檢測(cè)是指從不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中定量分析和確定地表變化的特征與過程，具體為檢測(cè)相同像素在不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中的變化趨勢(shì)。本發(fā)明實(shí)施例通過對(duì)兩個(gè)或者多個(gè)不同時(shí)期的第一遙感影像提取出的遙感植被指數(shù)的時(shí)序特征進(jìn)行變化檢測(cè)，從中提取出耕地發(fā)生變化的部分，即第一耕地變化斑塊，得到分辨率較粗的耕地變化范圍。

進(jìn)一步地，所述第二提取模塊52具體用于：

參照所提取出的第一耕地變化斑塊，采用面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊。

在通過第一提取模塊51完成較粗分辨率的耕地變化信息提取之后，本發(fā)明實(shí)施例再通過第二提取模塊52參照所述較粗分辨率的耕地變化斑塊，對(duì)高空間分辨率的第二遙感影像進(jìn)行更細(xì)的耕地變化信息篩選。其中，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像。所述第二遙感影像主要為航空照片、衛(wèi)星照片，包括但不限于QuickBird衛(wèi)星、WorldView衛(wèi)星、國產(chǎn)GF系列衛(wèi)星等獲得的遙感影像。所述第二提取模塊52參照所提取出的第一耕地變化斑塊，采用面向?qū)ο蟮倪b感分類方法，并結(jié)合紋理和光譜信息，從兩個(gè)或者多個(gè)不同時(shí)期的第二遙感影像再提取出耕地發(fā)生變化的部分，得到耕地變化斑塊，記為第二耕地變化斑塊，從而實(shí)現(xiàn)了在更精細(xì)化尺度上提取出耕地變化信息

在這里，由于上述第一提取模塊51是基于第一遙感影像進(jìn)行提取的，所提取出的第一耕地變化斑塊為具有較粗分辨率的耕地變化范圍。上述第二提取模塊52是基于第二遙感影像進(jìn)行提取的，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像，通常為高空間分辨率的遙感影像，因此，所提取出的第二耕地變化斑塊為具有較高分辨率的耕地變化范圍，即所述第二耕地變化斑塊的分辨率高于所述第一耕地變化斑塊。本發(fā)明實(shí)施例沒有直接在分辨率較高的影像上進(jìn)行分析，而是先在免費(fèi)的、容易獲取時(shí)間序列的影像上進(jìn)行初步的篩選，并以所篩選出的以所述第一耕地變化斑塊作為參考，再從更高分辨率的第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，能夠在提取的同時(shí)完成對(duì)所耕地變化斑塊的驗(yàn)證，且縮小了二次提取的工作量，有效地提高了耕地變化斑塊提取的效率及準(zhǔn)確性

進(jìn)一步地，在通過從第一遙感影像、第二遙感影像兩個(gè)不同空間尺度的遙感影像篩選出耕地變化斑塊后，本發(fā)明實(shí)施例再對(duì)所篩選出的耕地變化斑塊進(jìn)行真?zhèn)闻袛?，以排除偽變化的耕地變化斑塊。所述排除模塊53包括：

第一排除單元531，用于獲取用戶對(duì)所述第二耕地變化斑塊的真?zhèn)闻袛嘈畔?，根?jù)所述真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦龅诙刈兓邏K中的偽變化斑塊；

第二排除單元532，用于對(duì)于用戶無法確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，結(jié)合實(shí)地取證信息再次排除偽變化斑塊；

獲取單元533，用于以排除偽變化斑塊后的剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，并更新所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

在這里，本發(fā)明實(shí)施例首先通過第一排除單元531輸出第二耕地變化斑塊，以供用戶進(jìn)行人工真?zhèn)闻袛啵Y(jié)合用戶輸入的真?zhèn)闻袛嘈畔⑴懦徊糠謧巫兓邏K，得到經(jīng)過人工真?zhèn)闻袛嘀蟮牡诙刈兓邏K。其中，所述偽變化斑塊是指錯(cuò)誤提取的第二耕地變化斑塊，包括比如耕地實(shí)際上沒有發(fā)生變化的情況。

對(duì)于無法通過第一排除單元531確定真?zhèn)蔚牡诙刈兓邏K，則通過第二排除單元532獲取實(shí)地取證信息，并根據(jù)所述實(shí)地取證信息再次排除偽變化的耕地變化斑塊。其中，所述實(shí)地取證信息可以為通過外業(yè)無人機(jī)調(diào)研航拍的方式得到的無人機(jī)遙感影像或者架設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)后以視頻抬頭得到的遙感影像。

本發(fā)明實(shí)施例通過結(jié)合人工篩選和實(shí)地取證信息來驗(yàn)證所述第二耕地變化斑塊中的偽變化斑塊，有效地提高了耕地變化檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

對(duì)于通過上述第一排除單元531和第二排除單元532排除偽變化斑塊后得到的剩余的第二耕地變化斑塊，本發(fā)明實(shí)施例以所述剩余的第二耕地變化斑塊作為目標(biāo)耕地變化斑塊，指導(dǎo)人工的外業(yè)工作，即人工野外實(shí)地勘察，再通過所述獲取單元533獲取用戶輸入的野外實(shí)地勘察數(shù)據(jù)，從而得到所述目標(biāo)耕地變化斑塊的屬性信息。

本發(fā)明實(shí)施例采用了多層級(jí)的方式提取耕地變化信息，通過引入較粗分辨率的第一遙感影像，根據(jù)所述第一遙感影像篩選出較粗的耕地變化范圍，然后借助所篩選出的耕地變化范圍，從較高分辨率的第二遙感影像提取出更精細(xì)化的耕地變化范圍，有效地加快了對(duì)耕地變化斑塊的識(shí)別速度，提高了耕地變化檢測(cè)的效率及準(zhǔn)確性；在基于第一遙感影像和第二遙感影像所篩選出的耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再結(jié)合人工真?zhèn)闻袛啵玫骄哂写_切變化的耕地變化斑塊，有效地解決了原有耕地信息更新技術(shù)僅依靠人力而導(dǎo)致的人力成本高、時(shí)間成本大的問題。

需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例中的系統(tǒng)可以用于實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例中的全部技術(shù)方案，其各個(gè)功能模塊的功能可以根據(jù)上述方法實(shí)施例中的方法具體實(shí)現(xiàn)，其具體實(shí)現(xiàn)過程可參照上述實(shí)例中的相關(guān)描述，此處不再贅述。

綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例通過從第一遙感影像中提取第一耕地變化斑塊；然后參照所述第一耕地變化斑塊，從第二遙感影像中提取第二耕地變化斑塊，其中，所述第二遙感影像的分辨率高于所述第一遙感影像；在所得到的第二耕地變化斑塊的基礎(chǔ)上，再排除其中的偽變化斑塊，獲取目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息，所述目標(biāo)耕地變化斑塊為發(fā)生確切變化的耕地變化斑塊；最后根據(jù)所述目標(biāo)耕地變化斑塊及其屬性信息更新數(shù)據(jù)庫，生成統(tǒng)計(jì)報(bào)表；從而解決了現(xiàn)有技術(shù)對(duì)城市周邊的耕地信息進(jìn)行更新時(shí)存在的人力成本高、耗費(fèi)時(shí)間的問題，且通過逐步細(xì)化的耕地變化確認(rèn)過程，提高了耕地變化檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計(jì)算機(jī)軟件和電子硬件的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，上述描述的系統(tǒng)和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的方法及系統(tǒng)，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述模塊、單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，模塊或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元、模塊可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元、模塊單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元、模塊集成在一個(gè)單元中。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)所述以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。