基于MapReduce和神经网络的农作物产量遥感估算方法

摘要

本发明公开了一种基于MapReduce和神经网络的农作物产量遥感估算方法，包括如下步骤：步骤1，对输入的遥感图像进行多线程并发切图，得到若干瓦片，各个瓦片以其顶点的经纬度数据命名；步骤2，根据瓦片名称所提取的经纬度数据以及遥感图像中各个地区的边界经纬度数据，对所有瓦片进行MapReduce操作，得到遥感图像中各个地区的NDVI值；步骤3，对于各个地区，将其NDVI值输入至经过训练的神经网络中，得到该地区的农作物产量估算值。本发明为农作物产量的遥感估算提供了高效、可靠的解决方案。

主权项

一种基于MapReduce和神经网络的农作物产量遥感估算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对输入的遥感图像进行多线程并发切图，得到若干瓦片，各个瓦片以其顶点的经纬度数据命名；步骤2，根据瓦片名称所提取的经纬度数据以及遥感图像中各个地区的边界经纬度数据，对所有瓦片进行MapReduce操作，得到遥感图像中各个地区的NDVI值；步骤2的具体步骤如下：步骤2‑1，获取遥感图像中各个地区的边界经纬度数据，并按照地理位置从西向东，从北向南的顺序排列边界经纬度数据；步骤2‑2，对各个瓦片进行Map操作，得到各个瓦片的NDVI值，并输入对应的Reduce节点；步骤2‑3，对输入的NDVI值进行Reduce操作，得到遥感图像中各个地区的NDVI值；在步骤2‑2中，对各个瓦片进行Map操作的步骤如下：步骤2‑21，确定当前瓦片所在的地区，其中各个地区具有对应的地区编号；步骤2‑22，得到当前瓦片的NDVI值；步骤2‑23，将所获得的NDVI值按对应的地区编号输入至相应的Reduce节点；在步骤2‑3中，在每个Reduce节点进行的Reduce操作的步骤如下：步骤2‑31，将该Reduce节点中输入的NDVI值相加，得到该节点的NDVI值之和；步骤2‑32，得到该Reduce节点对应的地区编号与该节点的NDVI值之和构成的数值对，从而得到各个地区的NDVI值；步骤3，对于各个地区，将其NDVI值输入至经过训练的神经网络中，得到该地区的农作物产量估算值。