(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210183843.4 (22)申请日 2022.02.28 (71)申请人 杭州领见数字农业科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市上城区九环路9 号4号楼1楼125室 (72)发明人 周祖煜　林波　颜芳　陈煜人　 白博文　莫志敏　张浩　张澎彬　 李天齐　刘俊　 (74)专利代理 机构 杭州快知 知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 33293 专利代理师 杨冬玲 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 一种水稻的灾后长势检测方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种水稻的灾后长势检测方法 及装置， 属于农业遥感技术领域， 包括： 确定受灾 的研究区域并获取所述研究区域的SAR影像数 据， 对所述SAR影像数据进行地形校正、 辐射定 标、 滤波后， 得到归一化后向散射截面强度； 将所 述VH极化的后向散射截面强度和所述VV极化的 后向散射截面强度带入公式 中进行计算， 得到归一化差值指数； 将所述归一 化差值指数带入公式NDVI＝a*NDBI+b中进行计 算， 得到归一化植被指数并反演得到水稻的长 势。 本技术方案基于SAR影像进行水稻作物的长 势检测， 利用SAR影像成像不受天气因素影响， 及 时性的特点， 进行水稻灾情检测， 解决了光学影 像不适于洪涝灾害后检测的问题， 保障了数据的 可获取性、 及时性以及准确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图8页 CN 114821292 A 2022.07.29 CN 114821292 A 1.一种水稻的灾后长势检测方法， 其特 征在于， 包括： 确定受灾的研究区域并获取所述研究区域的SAR影像数据， 对所述SAR影像数据进行地 形校正、 辐射定标、 滤波后， 得到归一化后向散射截面强度， 所述归一化后向散射截面强度 包括VH极化的后向散射截面强度和V V极化的后向散射截面强度； 将所述VH极化的后向散射截面强度和所述VV极化的后向散射截面强度带入公式 中进行计算， 得到归一化差值指数， 其中NDBI为归一化差值指数， σVH为VH 极化的后向散射截面强度， σVV为VV极化的后向散射截面强度； 将所述归一化差值指数带入公式NDVI＝ a*NDBI+b中进行计算， 得到归一化植被指数并 反演得到水稻的长势， 其中NDVI 为归一化植被指数， a为系数， b为常数。 2.根据权利要求1所述的一种水稻的灾后长势检测方法， 其特征在于， 所述确定受灾的 研究区域， 包括： 获取受灾区域的SAR影像和所述受灾区域的同时期SAR影像， 并分别进行水体区域提 取， 得到第一水体范围和第二水体范围； 去除所述第一水体范围中与所述第二水体范围的交集， 得到第三水体范围； 获取所述受灾区域的水稻分布图， 取所述水稻分布图和所述第三水体范围的交集， 得 到所述受灾的研究区域。 3.根据权利要求1所述的一种水稻的灾后长势检测方法， 其特征在于， 所述将所述归一 化差值指数带入公 式NDVI＝a*NDBI +b中进行计算， 得到归一化植被指数并反演得到水稻的 长势， 包括： 检测时期为水稻抽穗前， 则将所述归一化差值指数带入公式NDVI＝ ‑2.9789*NDBI+ 1.2659中进行计算， 得到第一归一化植被指数并反演得到水稻的第一长势， 其中 ‑2.9789为 系数a， 1.26 59为常数b； 检测时期为水稻抽穗后， 则将所述归一化差值指数带入公式NDVI＝ ‑5.2917*NDBI+ 1.4250中进行计算， 得到第二归一化植被指数并反演得到水稻的第二长势， 其中 ‑5.2917为 系数a， 1.425 0为常数b。 4.根据权利要求3所述的一种水稻的灾后长势检测方法， 其特征在于， 所述反演得到水 稻的长势之后， 还 包括： 根据历史水稻生长的NDVI获取与受灾 时期相同的归一化植被指数， 得到第三归一化植 被指数， 将所述第三归一化植被指数与所述第一归一化植被指数或第二归一化植被指数进 行对比， 并按照固定阈值进行受灾 等级划分， 建立 灾损分级图。 5.一种水稻的灾后长势检测装置， 用于实现如权利要求1所述的一种水稻的灾后长势 检测方法， 其特 征在于， 包括： 影像数据 预处理模块： 用于确定受灾的研究区域并获取所述研究区域的SAR影像数据， 对所述SAR影像数据进 行地形校正、 辐射定标、 滤波后， 得到归一化后向散射截面 强度， 所述 归一化后向散射截面强度包括VH极化的后向散射截面强度和V V极化的后向散射截面强度； 归一化差值指数计算模块： 用于将所述VH极化的后向散射截面强度和所述VV极化的后 向散射截面强度带入公式 中进行计算， 得到归一化差值指数， 其中NDBI权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821292 A 2为归一化差值指数， σVH为VH极化的后向散射截面强度， σVV为VV极化的后向散射截面强度； 水稻长势反演模块： 用于将所述归一化差值指数带入公式NDVI＝a*NDBI+b中进行计 算， 得到归一化植被指数并反演得到水稻的长势， 其中NDVI为归一化植被指数， a为系数， b 为常数。 6.根据权利要求5所述的一种水稻的灾后长势检测装置， 其特征在于， 所述影像数据 预 处理模块， 包括： 研究区域第一计算模块： 用于获取受灾区域的SAR影像和所述受灾区域的同时期SAR影 像， 并分别进行 水体区域 提取， 得到第一水体范围和第二水体范围； 研究区域第二计算模块： 用于去 除所述第一水体范围中与所述第二水体范围的交集， 得到第三水体范围； 研究区域第三计算模块： 用于获取所述受灾区域的水稻分布图， 取所述水稻分布图和 所述第三水体范围的交集， 得到所述受灾的研究区域。 7.根据权利要求5所述的一种水稻的灾后长势检测装置， 其特征在于， 所述水稻长势反 演模块， 包括： 水稻长势第一计算模块： 用于检测时期为水稻抽穗前， 则将所述归一化差值指数带入 公式NDVI＝ ‑2.9789*NDBI+1.2659中进行计算， 得到第一归一化植被指数并反演得到水稻 的第一长势， 其中 ‑2.9789为系数a， 1.26 59为常数b； 水稻长势第二计算模块： 用于检测时期为水稻抽穗后， 则将所述归一化差值指数带入 公式NDVI＝ ‑5.2917*NDBI+1.4250中进行计算， 得到第二归一化植被指数并反演得到水稻 的第二长势， 其中 ‑5.2917为系数a， 1.425 0为常数b。 8.根据权利要求7所述的一种水稻的灾后长势检测装置， 其特征在于， 所述水稻长势反 演模块， 还 包括： 灾损分级图建立模块： 用于根据历史水稻生长的NDVI获取与受灾时期相同的归一化植 被指数， 得到第三归一化植被指数， 将所述第三归一化植被指数与所述第一归一化植被指 数或第二归一 化植被指数进行对比， 并按照固定阈值进行受灾 等级划分， 建立 灾损分级图。 9.一种水稻的灾后长势检测装置， 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 ‑4中任一项所述的一种水稻的灾后长势检测方法。 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 ‑4中任一项所述的一种水稻的灾后长势检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821292 A 3