本发明涉及图像解译，尤其涉及一种遥感影像解译水田种植区域的系统及方法。
背景技术：
1、图像解译技术领域涉及使用算法和数学模型来分析图像数据，以便识别和分类图像内容，广泛应用于从简单的对象识别到复杂的场景理解。在遥感领域，图像解译技术特别关注地表特征的自动识别，如土地覆盖、植被种类和城市布局，利用图像预处理、特征提取、模式识别和机器学习等方法，不仅提高了处理效率，还增强了图像数据的解释能力，使之能够在资源管理、环境监测和农业规划等多个领域中发挥重要作用。
2、其中，遥感影像解译水田种植区域的系统特指利用遥感技术解析和识别水田种植区域位置和范围的系统。系统通常会集成多种图像处理算法，以识别水田的特定图像特征，其主要用途包括提供精确的农业数据支持，帮助农业管理者作出种植策略决策，监测作物生长状况和评估农作物健康，从而优化资源分配和增强农业生产效率，也有助于环境监测和土地使用规划，提供关于水资源利用和生态保护的重要信息。
3、虽然现有技术提供了广泛的图像解析应用，但通常缺少对特定场景如水田的高度定制化处理。在水田种植区域的识别与监测中，传统方法未能适应快速变化的农业环境，限制对水田边界及其变化的精确追踪，在动态监控农作物生长和健康状态时表现为效率低下，同时缺乏针对性的分析工具也造成了在资源管理和生态保护方面的策略制定不够科学，进而影响了农业生产效率和环境保护的成效。这些技术短板在现实操作中导致资源浪费、生产决策延误和环境监测的不充分，加剧农业和生态系统的脆弱性。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种遥感影像解译水田种植区域的系统及方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种遥感影像解译水田种植区域的系统包括：
3、遥感影像采集模块通过遥感卫星收集遥感影像，筛选包括水田区域的影像，并对影像进行时间标记，同步执行空间校正，形成水田遥感影像集；
4、水田遥感识别模块利用所述水田遥感影像集，执行边界检测，突出水田与非水田区域的界线，将水田区域与非水田区域进行区分，并对水田区域进行标注处理，生成水田区域特征图；
5、水田变化监测模块基于所述水田区域特征图，进行影像配准，将差异时间点的水田遥感影像进行准确对齐，计算影像间像素差异，根据计算结果识别水田面积和边界的变化，记录新出现或消失的水田区域，得到水田动态变化图；
6、遥感影像解读模块利用所述水田动态变化图，进行地形分析确定水田区域的微地形结构，识别水田区域地形起伏及水流方向，结合识别结果进行地表反射率分析，比较差异时间的影像数据，识别植被生长活动的变化，揭示水田使用状态与植被健康状况的关系，综合生成水田内部特征解析图。
7、作为本发明的进一步方案，所述水田遥感影像集的获取步骤为：
8、从遥感卫星获取原始数据，对原始数据进行初步处理，采用公式，
9、
10、计算处理后图像值，生成原始遥感影像集，其中，代表遥感卫星数据，代表提取效率参数，为第一常数调整项，用于修正模型偏差；
11、基于所述原始遥感影像集，筛选包括水田的影像，并执行时间标记与空间校正，采用公式，
12、
13、计算归一化图像值，生成筛选校正后的水田影像集，其中，是水田筛选因子，为归一化系数，为第二常数调整项，用于校正结果；
14、整合所述筛选校正后的水田影像集，进行格式化和输出处理，采用公式，
15、
16、计算影像集整合指数，得到水田遥感影像集，其中，代表整合效率参数，用于调整整合效果，为第三常数调整项。
17、作为本发明的进一步方案，所述水田区域特征图的获取步骤为：
18、基于所述水田遥感影像集，进行灰度化和噪声滤除，采用公式，
19、
20、计算处理后的灰度值，生成预处理后的水田影像，其中，是彩色影像的通道值，分别为红、绿蓝通道的权重系数，是噪声水平，是对比度调整参数，是噪声与对比度的调整系数，用于平衡噪声和对比度的影响；
21、基于所述预处理后的水田影像，进行边界检测和边界识别，采用公式，
22、
23、计算图像边界强度，生成边界检测图，其中，和分别代表在和方向的梯度，是边缘增强系数，是微调系数；
24、根据所述边界检测图，区分水田和非水田区域，并进行标注，采用公式，
25、
26、计算图像视觉效果值，生成水田区域特征图，其中，表示标注系数，是区域分隔精度调整系数，和是调整系数，用于控制输出结果的规模和偏移。
27、作为本发明的进一步方案，所述影像间像素差异的计算步骤为：
28、基于所述水田区域特征图，进行标准化处理，采用公式，
29、
30、计算标准化后的像素值，生成标准化后影像，其中，是水田区域特征图影像数据，是防止分母为零的小量，和分别为最小和最大像素值；
31、基于所述标准化后影像，提取关键特征点并进行影像配准，采用公式，
32、
33、计算配准后的微调像素差异，生成配准后的影像，其中，为特征点值，是调整系数，是正则化系数；
34、基于所述配准后的影像，采用公式，
35、
36、计算两个时间点间影像的像素差异值，得到像素差异图，其中，是参考时间点的影像。
37、作为本发明的进一步方案，所述水田动态变化图的获取步骤为：
38、基于所述像素差异图，设定差异阈值，检测显著变化，若＞，表示具有显著水田面积或边界变化，生成变化检测图；
39、根据所述变化检测图，对变化区域进行分类和记录，采用公式，
40、
41、计算新变化区域数量值，输出新变化区域图，其中，是调整分类敏感度的系数；
42、基于所述新变化区域图，整合所有变化数据，采用公式，
43、
44、计算综合指标，构建水田动态变化图，其中，是综合变化的调整系数。
45、作为本发明的进一步方案，所述水田区域地形起伏及水流方向的识别步骤为：
46、基于所述水田动态变化图，利用数字高程模型，分析微地形结构，采用公式，
47、
48、计算加权平均高程，生成微地形结构图，其中，表示目标位置的高程数据，是地形重要性权重，是高程的横向衡量因子，表示数据点；
49、根据所述微地形结构图，评估地形起伏，采用公式，
50、
51、计算地形起伏指数，用于指示地形的不均匀性，得到地形起伏数据，其中，为平均高程；
52、基于所述地形起伏数据，进行水流方向判定，采用公式，
53、
54、计算水流方向值，构建水流方向图，其中，是与水平面的角度，用于计算方向性。
55、作为本发明的进一步方案，所述水田内部特征解析图的获取步骤为：
56、收集时间序列影像数据，分析地表反射率，采用公式，
57、
58、计算地表反射率差异值，得到地表反射率变化数据，其中，和分别为两个时间点的反射率，表示位置因子，表示位置地点数；
59、根据所述地表反射率变化数据，确定植被生长活动，采用公式，
60、
61、计算植被生长率，得到水田植被生长数据，其中，为地点的反射率变化值，是测量精度因子；
62、综合所述地形起伏数据、水流方向图和水田植被生长数据，构建并输出水田内部特征解析图。
63、一种遥感影像解译水田种植区域的方法，包括以下步骤：
64、s1：基于遥感卫星获取原始数据并进行初步处理，筛选包括水田的影像，并执行时间标记与空间校正，进行格式化和输出处理，得到水田遥感影像集；
65、s2：基于所述水田遥感影像集，进行灰度化和噪声滤除，执行边界检测和边界识别，计算图像边界强度，区分水田和非水田区域，并进行标注，生成水田区域特征图；
66、s3：基于所述水田区域特征图，进行标准化处理，提取关键特征点并进行影像配准，计算两个时间点间影像的像素差异值，输出像素差异图；
67、s4：基于所述像素差异图，设定差异阈值检测显著变化，对变化区域进行分类和记录，整合所有变化数据计算综合指标，构建水田动态变化图；
68、s5：基于所述水田动态变化图，利用数字高程模型，分析微地形结构，评估地形起伏，进行水流方向判定，构建水流方向图；
69、s6：使用时间序列影像数据，分析地表反射率，确定植被生长活动，综合所述水流方向图，构建并输出水田内部特征解析图。
70、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
71、本发明中，通过细致的遥感影像时间标记和空间校正，实现数据的高度一致性和准确性，使得水田区域的动态监控变得更为精确，高精度的边界检测与区域分隔，允许对水田的微小变化进行准确跟踪，为农业数据提供了即时更新，支持农业策略的及时调整，通过深入分析水田的微地形和植被生长，增强了对水田使用状况和植被健康的评估能力，提供了更为详尽的农作物管理和资源优化依据，不仅增强农业生产的科学管理，还对环境监控与土地使用提供有效工具，促进了生态保护的实际应用。
1.一种遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述水田遥感影像集的获取步骤为：
3.根据权利要求2所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述水田区域特征图的获取步骤为：
4.根据权利要求3所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述影像间像素差异的计算步骤为：
5.根据权利要求4所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述水田动态变化图的获取步骤为：
6.根据权利要求5所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述水田区域地形起伏及水流方向的识别步骤为：
7.根据权利要求6所述的遥感影像解译水田种植区域的系统，其特征在于：所述水田内部特征解析图的获取步骤为：
8.一种遥感影像解译水田种植区域的方法，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的一种遥感影像解译水田种植区域的系统执行，包括以下步骤：
