(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210800731.9 (22)申请日 2022.07.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114881620 A (43)申请公布日 2022.08.09 (73)专利权人 环球数科集团有限公司 地址 518063 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新南九道10号深圳湾科技生态园 10栋B座17层01- 03号 (72)发明人 张卫平　丁烨　岑全　向荣　丁园　 (74)专利代理 机构 北京清控智云知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11919 专利代理师 马肃　林淡如(51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 20/13(2022.01) G06V 20/52(2022.01) (56)对比文件 CN 114022097 A,202 2.02.08 CN 114077764 A,202 2.02.22 CN 114022783 A,202 2.02.08 CN 112357081 A,2021.02.12 CN 113537018 A,2021.10.2 2 审查员 林晓梦 (54)发明名称 一种基于卫星遥感的国土空间监测方法与 系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于卫星遥感的国土空间 监测方法与系统； 所述监测方法首先获取一个获 得审批的国土空间开发项目的开发目标以及项 目规划中的多项数据， 并根据当前该项目的卫星 遥感图像获得一第一状态以及第一图像； 通过项 目开发目标获得一第二状态以及根据该第二状 态模拟生成第二图像； 根据第一状态、 第二状态 以及项目规划， 推算在一指定时刻的第三状态以 及模拟生 成第三图像； 从而根据在该指定时刻的 实时图像与第三图像进行比对， 评估在该指定时 刻的项目进度是否达到项目预设的进度。 进一步 还包括应用所述 监测方法的一种监测系统。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114881620 B 2022.09.20 CN 114881620 B 1.一种基于卫星遥感的国土空间监测方法， 其特 征在于， 所述 监测方法包括以下步骤： 项目信息输入： 输入在一地理区域上实施的一个待监测项目的地理数据、 环境数据和 监管数据， 其中还包括该待监测项目的预期达到的至少一个目标 的目标数据， 以及达成该 目标的项目规划； 项目初始图像生成： 根据输入的地理数据， 在卫星遥感图像上确定该待监测项目的空 间位置信息， 获取该待监测项目当前 的卫星遥感图像数据作为第一图像， 将该待监测项目 的当前状态作为第一状态； 项目目标图像生成： 根据 所述目标数据， 计算当该待监测项目达到该目标时， 该待监测 项目的状态作为第二状态， 并计算所述第二状态对应的该地理 区域的卫星遥感图像的理论 图像， 并将该理论图像作为第二图像； 项目过程图像生成： 根据该待监测项目的所述第一图像、 所述第二图像以及所述项目 规划， 模拟并预测后生成至少一第三图像； 所述第三图像模拟该待监测项目在一第三状态 下的遥感图像的图像信息； 所述第三状态为介于所述第一状态与所述第二状态之间的t 时 刻的一个过程状态； 项目过程监测： 在t时刻获取该待监测项目所在地理区域的卫星遥 图像数据作为实时 图像， 将所述实时图像与所述第三图像进行比对， 确定项目的实时状态与所述第三状态的 区别， 并计算 一进度指数P； 当该进度指数P超过一阈值Pwn时， 向相关监测人员进行 预警； 其中进度指数P包括多个用于描述国土项目开发进度的特 征量p1、 p2……pn， 并使： ， 式1； 式1中， 特 征量 为待监测项目在所述第三状态时的实时值， 为对应的特征量 在 所述第三状态时的标准值； 为对应的特征量 在所述第三状态时的评估权重值； 以上 和 均由相关国土管理人员进行设置； 该待监测项目的目标以及达成该目标的项目规划， 包括设置审批机制， 由多个相关国 土开发部门以及监管部门审批后确定； 在项目过程图像生成的步骤中， 包括生成两个或以上的所述第三图像， 从而计算每一 个所述第三图像对应的一个所述第三状态， 并且计算对应于每一个所述第三状态的所述进 度指数P； 所述方法应用于一种基于卫星遥感的国土空间监测系统中； 所述 监测系统包括： 输入单元， 被配置为用于输入国土开发项目的项目信息和项目数据， 包括地理数据、 环 境数据、 监管数据和自定义数据， 其中还包括该待监测项目的预期达到的至少一个目标 的 目标数据， 以及达成该目标的项目规划； 遥感图像处理单元， 被配置为采集指定地理区域的卫星遥感图像， 并进行图像处理以 使遥感图像可以应用于后期的分析； 遥感图像分析单元， 被配置为对处理后的遥感图像进行分析和运算， 获得所述第一图 像以及所述实时图像； 基于所述第一图像确定所述第一状态， 基于所述实时图像确定所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114881620 B 2实时状态； 遥感图像模拟单元， 被配置为基于所述目标数据， 计算当该待监测项目达到该目标时， 该待监测项目的所述第二状态， 根据所述第二状态计算该地理 区域的卫星遥感图像的理论 图像作为第二图像； 并进一步包括根据该待监测项目的所述第一图像、 所述第二图像以及 所述项目规划， 模拟并预测该待监测项目在一介于所述第一状态以及所述第二状态之 间的 t时刻的第三状态， 以及对应于所述第三状态的第三图像； 运算单元， 被配置为确定所述实时状态以及所述第三状态中的多个特征量p1、 p2…… pn， 从而计算对应的进度指数P； 通过融合多种植被指数的荒漠化信息提取算法， 基于决策树分类方法引入了FVC、   MSAVI、 EVI 3种指标； 其中， MSAVI能够减少土壤背景的影响， 增强稀疏植被区对植被的敏感程度； 选取MSAVI 植被指数进行评价体系建立， 可以更好 地反映研究区荒漠化 程度， 其计算方法如下： ； 上式中， MSAVI为去土壤植被指数； N IR为近红外波段反射 率； R为红色波段的反射 率； 其中， EVI是一种增强性植被指数， 它引入了蓝光波段， 一定程度上降低了大气的影响， 并且可以弥补NDVI在高植被覆盖度反应不灵敏、 低植被覆盖度受土壤背景影响的问题； 其 计算方法如下： ； 上式中， G为增益因子； C1为红光波段大气纠正 因子； C2为蓝光波段大气纠正因子； L为冠 层背景纠正因子， R为红色波段的反射率， B为蓝色波段的反射率； 其中G=2.5， C1=0.6， C2= 7.2， L=1.0； 通过大量的样本统计分析， 当FVC以0.6为阈界时， 能够很好地将中度荒漠化与轻度荒 漠化土地区分开； 当MSAVI以0.1为阈界时， 能很好地将中度荒漠化与重度荒漠化土地区分 开； 当EVI以0.25为阈界时， 能够更好 地将轻度荒漠化与非荒漠化土地区分开。 2.根据权利要求1所述一种基于卫星遥感的国土空间监测方法， 其特征在于， 所述监测 方法采用的卫星遥感图像采集技术包括采用全色光波 段遥感、 RGB三色波 段遥感、 多光谱遥 感或者高光谱遥感技 术的一种或一种以上的组合。 3.根据权利要求2所述一种基于卫星遥感的国土空间监测方法， 其特征在于， 所述监测 方法面向的地理区域的应用领域包括 地质学领域、 农业领域、 林业领域、 矿业领域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114881620 B 3