本发明属于农业气象灾害监测，尤其涉及一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法及系统。
背景技术：
1、酿酒葡萄作为重要的经济作物，其生长过程常受到晚霜冻害的影响，导致产量减少和品质下降。传统的监测方法依赖于地面气象站点的数据，这些站点分布有限，难以全面覆盖葡萄种植区域，且数据更新存在时间延迟，无法满足实时监测的需求。此外，地面站点的数据可能无法准确反映局部小气候条件，导致监测结果的代表性和准确性受限。
2、随着遥感技术的发展，利用卫星遥感影像进行大范围、实时性的农作物生长监测成为可能。然而，针对酿酒葡萄晚霜冻害的遥感监测方法尚不完善，需要一种更加科学、有效的监测手段。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法及系统，通过融合遥感数据与地面气象数据，实现对酿酒葡萄晚霜冻害的实时监测与预警，以解决上述现有技术存在的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，包括以下步骤：
3、在酿酒葡萄生长期内定期获取遥感数据和地面气象数据，并进行预处理；
4、对预处理后的遥感数据进行归一化植被指数的计算，获得归一化植被指数数据；
5、对所述归一化植被指数数据和预处理后的地面气象数据进行特征提取和时空数据融合，获得综合特征数据；
6、基于支持向量机构建初始冻害监测模型，基于综合特征数据对初始冻害监测模型进行训练，在训练过程中采用boosting方法对所述初始冻害监测模型进行改进，获得目标冻害监测模型；
7、采用所述目标冻害监测模型获得酿酒葡萄的晚霜冻害区域。
8、可选地，获取遥感数据并进行预处理的过程包括：基于卫星搭载的高光谱成像系统，在酿酒葡萄生长期内定期获取高分辨率的遥感图像；并对所述遥感图像进行flaash大气校正，采用3次多项式以rapideye影像为参考对校正后的遥感影像进行配准，结果以文件格式进行存储。
9、可选地，对预处理后的遥感数据进行归一化植被指数的计算过程包括：采用监督分类方法提取存储的文件，获得酿酒葡萄种植的空间分布矢量结果，并将提取的空间分布矢量结果转化为栅格数据；对预处理后的遥感数据进行归一化植被指数的计算，将计算结果与所述空间分布矢量结果进行叠加，获得最终的归一化植被指数数据。
10、可选地，将监测区域网格化，获取每一网格点的地面气象数据，所述地面气象数据包括：酿酒葡萄生长期内每日的第一最高气温、第一最低气温、第二最低气温、太阳辐射量、水汽压、平均风速、降水量和露点温度。
11、可选地，对所述地面气象数据进行预处理的过程包括：获取酿酒葡萄生长期内每日的第二最高气温和第二最低气温，将所述第一最高气温和所述第二最高气温进行数据同化，获取第三最高气温，将所述第一最低气温和所述第二最低气温进行数据同化，获取第三最低气温，并将所述第三最高气温和所述第三最低气温分别替换每个网格中的所述第一最高气温和所述第一最低气温，优化每一网格点的地面气象数据。
12、可选地，获得目标冻害监测模型的过程包括：在训练过程中，对综合特征数据的权重进行初始化，基于初始冻害监测模型获取预测的晚霜冻害区域，将预测的晚霜冻害区域与真实的晚霜冻害区域进行对比，获得预测误差；基于预测误差对初始化的权重进行更新迭代，在每次迭代中，均会训练一个新的svm分类器，并基于前一个分类器的表现来更新综合特征数据的权重；迭代完成后，将获得一系列svm分类器进行组合，进而获得目标冻害监测模型。
13、本发明提供一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测系统，用于实施如基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，包括：依次连接的数据获取模块、数据处理模块、数据融合模块、模型构建模块和冻害监测模块；
14、所述数据获取模块用于在酿酒葡萄生长期内定期获取遥感数据和地面气象数据；
15、所述数据处理模块用于对遥感数据进行校正处理和归一化植被指数的计算，获得归一化植被指数数据，且用于对地面气象数据进行优化预处理，获得预处理后的地面气象数据；
16、所述数据融合模块用于对所述归一化植被指数数据和预处理后的地面气象数据进行特征提取和时空数据融合，获得综合特征数据；
17、所述模型构建模块用于基于支持向量机构建初始冻害监测模型，基于综合特征数据对初始冻害监测模型进行训练，在训练过程中采用boosting方法对所述初始冻害监测模型进行改进，获得目标冻害监测模型；
18、所述冻害监测模块用于采用所述目标冻害监测模型获得酿酒葡萄的晚霜冻害区域。
19、可选地，所述数据处理模块包括遥感数据预处理单元和气象数据预处理单元；
20、所述遥感数据预处理单元用于对所述遥感图像进行校正和配准，结果以文件格式进行存储，采用监督分类方法提取存储的文件，获得酿酒葡萄种植的空间分布矢量结果，并将提取的空间分布矢量结果转化为栅格数据；对预处理后的遥感数据进行归一化植被指数的计算，将计算结果与所述空间分布矢量结果进行叠加，获得最终的归一化植被指数数据；
21、所述气象数据预处理单元用于获取酿酒葡萄生长期内每日的第一最高气温、第二最高气温和第一最低气温、第二最低气温，将所述第一最高气温和所述第二最高气温进行数据同化，获取第三最高气温，将所述第一最低气温和所述第二最低气温进行数据同化，获取第三最低气温，并将所述第三最高气温和所述第三最低气温分别替换每个网格中的所述第一最高气温和所述第一最低气温，优化每一网格点的地面气象数据。
22、可选地，所述模型构建模块包括误差获取单元和模型训练单元；
23、所述误差获取单元用于基于初始冻害监测模型获取预测的晚霜冻害区域，将预测的晚霜冻害区域与真实的晚霜冻害区域进行对比，获得预测误差；
24、所述模型训练单元用于对综合特征数据的权重进行初始化，基于预测误差对初始化的权重进行更新迭代，在每次迭代中，均会训练一个新的svm分类器，并基于前一个分类器的表现来更新综合特征数据的权重，迭代完成后，将获得一系列svm分类器进行组合，进而获得目标冻害监测模型。
25、本发明还提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于执行所述程序，实现基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法的各个步骤。
26、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
27、本发明通过综合遥感和气象数据，以及使用先进的机器学习技术，提高了晚霜冻害监测的准确性。
28、本发明通过boosting方法，使模型在训练过程中不断优化，增强了对未知数据的泛化能力，能够更精确的识别晚霜灾害。
29、本发明通过及时识别和应对晚霜冻害，可以减少对酿酒葡萄产量和质量的影响，从而减少经济损失。
1.一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，其特征在于，
7.一种基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测系统，其特征在于，用于实施如权利要求1-6任意一项所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法，包括：依次连接的数据获取模块、数据处理模块、数据融合模块、模型构建模块和冻害监测模块；
8.根据权利要求7所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测系统，其特征在于，
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-6中任一项所述的基于遥感影像的酿酒葡萄晚霜冻害监测方法的各个步骤。
