技术摘要：
本发明公开了一种区域尺度大棚内有无作物种植的检测方法，包括以下步骤：获取待检测区域尺度内的多光谱卫星影像数据，经图像处理技术得到标准遥感数据；基于已有区域尺度大棚的空间分布矢量数据，对标准遥感数据进行裁剪，得到大棚覆盖区域的卫星影像数据；计算大棚覆  全部
背景技术：
随着农业经济的发展，农业大棚种植技术得到了大范围的推广和应用。目前，农业 大棚数据的获取多采用抽样调查和统计上报等方法，由于其工作流程复杂、人工干预过多 等问题，导致数据获取的准确性和时效性较低。相比于传统统计方法，遥感具有宏观、动态、 快速等特点，可以实现大面积动态同步观测，已经被用于农业大棚的信息提取。然而，尽管 国内学者针对大棚信息提取的研究较多，且取得一定的研究成果，但是大多研究却偏重于 大棚面积的信息提取，而对大棚是否空置这一关键信息却很少开展相关研究。高效利用大 棚设施是认真落实“菜篮子工程”的关键，因此，如何实现长时间、大范围、高精度的农业大 棚种植信息的提取，就成了一个亟待解决的重要问题。 考虑到空置大棚与未空置大棚在光谱信息中存在明显差异，本发明从二者光谱差 异为切入点，以卫星遥感技术为主要手段，提出一种区域尺度大棚内有无种植作物的检测 方法，为大棚种植信息的检测提供必要技术支撑。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种区域尺度大棚内有无作物种植的检测方法，方法简单， 操作方便，能够准确识别大棚内有无作物种植，进一步丰富大棚内种植信息的遥感检测功 能。 为实现上述目的，本发明提供了如下方案： 一种区域尺度大棚内有无作物种植的检测方法，包括以下步骤： S1，获取待检测区域尺度内的多光谱卫星影像数据，经图像处理技术得到标准遥 感数据； S2，基于已有区域尺度大棚的空间分布矢量数据，对标准遥感数据进行裁剪，得到 大棚覆盖区域的卫星影像数据； S3，基于大棚覆盖区域的卫星影像数据，计算大棚覆盖区域的光谱倾斜角度； S4，将大棚覆盖区域的光谱倾斜角度分别与有作物种植的光谱倾斜角度阈值范围 和无作物种植的光谱倾斜角度阈值范围进行比较，判断大棚内有无作物种植。 可选的，所述步骤S1中，获取待检测区域尺度内的多光谱卫星影像数据，经图像处 理技术得到标准遥感数据，具体包括： 对卫星影像数据进行辐射纠正、几何纠正、拼接、裁剪处理，生成适用于提取信息 的标准遥感数据。 可选的，所述步骤S3中，基于大棚覆盖区域的卫星影像数据，计算大棚覆盖区域的 光谱倾斜角度，具体包括： 3 CN 111582181 A 说　明　书 2/6 页 基于大棚覆盖区域的卫星影像数据中的近红外波段、红波段数据，计算大棚覆盖 区域的光谱倾斜角度，公式如下： 式中：QXJD为光谱倾斜角度，Rnir为近红外波段的反射率，Rr为红波段的反射率， Lnir为近红外波段的中心波长，Lr为红波段处的中心波长。 根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的区域 尺度大棚内有无作物种植的检测方法，基于光谱检测技术，能够依据光谱倾斜角度，与根据 日常检测数据确定的阈值范围做比较，确定大棚内是否有作物种植，具有高精度、简便、易 操作等优势；有效弥补现有技术在大棚内作物种植信息识别方面相对匮乏，检测精度更高， 鲁棒性和普适性更好。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所 需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施 例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图 获得其他的附图。 图1为本发明实施例区域尺度大棚内有无作物种植的检测方法的流程图； 图2为本发明实施例大棚内有作物种植的光谱曲线图； 图3为本发明实施例大棚内无作物种植的光谱曲线图。