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摘要：本发明公开一种基于遥感自动化解译的农用地实物量调查和价值量估算方法，获取研究区的农用地卫星遥感影像，并对影像预处理；基于机器学习方法对预处理后图像中的农用地实物量信息进行自动化识别；收集价格信号数据；建立价格体系，最后计算农用地图斑价值。本发明基于遥感影像数据获取区域的农用地实物量相对于传统的统计方法，获得农用地空间位置准确，边界清晰，实物量较为准确，且遥感数据获取的便宜性可满足在较短的时间内获取多时间序列的农用地实物量数据。

主权项：1.一种基于遥感自动化解译的农用地实物量调查和价值量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取研究区的农用地卫星遥感影像，并对影像预处理；步骤S2、基于机器学习方法对预处理后图像中的农用地实物量信息进行自动化识别，即：先根据土地利用分类标准基于哨兵-2A影像分析结合野外调查来分析目标对象纹理特征进而建立解译标志，接着基于ENVI遥感影像处理软件解译获取农用地分布范围，具体方法为：所述步骤S2的详细内容为：步骤S2.1、提取预处理后的卫星遥感影像的灰度共生矩阵：通过计算图像灰度级之间条件概率密度函数来提取各个卫星遥感影像的纹理特征，进而形成3×3的窗口的灰度共生矩阵GLCM；同时，计算归一化植被指数NDVI波段和归一化水体指数NDWI；此处纹理特征包括能量ASM、对比度CON、相关度CORRLN和熵ENT；NDVI、NDWI和相关纹理特征波段具体计算公式如下： 其中，B8为近红外波段，B4为红波段，B5为VegetationRedEdge波段，B3为绿波段； 其中Pij表示3×3的窗口对应位置的像元灰度值，i和j分别表示窗口中像元的网格行、列坐标值，N为窗口的行、列长度，在此处3×3的窗口中N＝3；步骤S2.2、合成包含有16个波段特征的待分类数据；B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8,B8A,B11,NDVI,NDWI,数字高程DEM，ASM,CON,CORRLN,ENT，B2,B3,B4分别代表可见光波段，B5,B6,B7表示不同波长范围的VegetationRedEdge波段，B8,B8A表示两个近红外波段，B11表示短波红外波段，利用ENVI的layerstacking工具，将计算获得的16个波段合成一个多波段的待分类数据；步骤S2.3、确定研究区内的农用地类型，农用地类型包括耕地中的水田、水浇地、旱地、种植园用地中的果园、茶园、橡胶园、其他园地，水域及水利设施用地中的坑塘水面，以及其他土地中的设施农用地；步骤S2.4、根据解译标志，在原始的B4,B3,B2假彩色显示影像上，分耕地、园地和养殖坑塘建立感兴趣ROI，要求每种类型的农用地ROI数量不少于20个且均匀分布在区域范围内；ROI的具体建立方法为，在ENVI中打开研究区波段组合为B4,B3和B2的自然色影像，右键点击影像图层，选择创建ROI,根据建立的不同类型的农用地解译标志的影像特征，在影像上选择对应农用地类型的感兴趣区ROI，要求选择的样本均匀且准确，各个样本大小不能相差太大；步骤S2.5、利用ROI获取的样本进行分类模型的训练，其中80％作为训练集，20％的样本作为验证集；选择随机森林方法的机器学习模型进行自动分类；训练完成后进行预测分类，并且根据模型分类学的结果利用验证集合进行精度验证，评估解译精度；步骤S3、收集价格信号数据；所述价格信号数据包括①使用年期估算出的使用权价值或收益价值，②研究区域农用地质量等级评价结果，③按照收集农用地不同等级空间分布，分等级收集各等级分布区内存在的农用地交易样点资料；步骤S4、建立价格体系其中，农用地价格是指在确定统一基准时点与既定用途前提下，按照地类使用年期估算出的使用权价值或收益价值，同时通过收益还原法来计算租赁交易样点地价，然后统计检验并将各地类样点地价的平均值作为各地类县级平均价格，最后根据所调查交易样点的流转租金水平，采用收益还原法评估其清查价格；步骤S5、计算农用地图斑价值；图斑经济价值＝清查价格×图斑地类面积。

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百度查询： 江苏省地质调查研究院 基于遥感自动化解译的农用地实物量调查和价值量估算方法