[发明专利]农作物分类方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种农作物分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待分类农作物的遥感数据；

根据所述待分类农作物的遥感数据构建植被覆盖指数时间序列；

根据所述植被覆盖指数时间序列提取时相特征；

在所述待分类农作物的遥感数据中提取光谱特征以及纹理特征；

根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果之后，所述方法还包括：

判断待分类农作物的遥感数据的空间分辨率是否一致；

若不一致，则以待分类农作物的遥感数据中最大空间分辨率为标准，对分类结果进行重采样，获得采样结果；

根据地理坐标，融合所述采样结果，并将融合后的采样结果作为新的分类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果之后，所述方法还包括：

获取验证数据；

根据所述验证数据与所述分类结果，获取所述分类结果对应的混淆矩阵，根据混淆矩阵验证所述分类结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分类农作物的遥感数据的步骤包括：

根据预设的目标区域以及预设的时间间隔，在原始遥感数据中进行选择，并对选中的遥感数据进行预处理，获得待分类农作物的遥感数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分类农作物的遥感数据构建植被覆盖指数时间序列的步骤包括：

在待分类农作物的遥感数据中获取各个时相对应的近红外波段反射率以及红光波段的反射率；

根据所述各个时相对应的近红外波段反射率以及红光波段的反射率，计算各个时相对应的植被覆盖指数值；

根据各个时相对应的植被覆盖指数构建所述植被覆盖指数时间序列。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各个时相对应的植被覆盖指数构建所述植被覆盖指数时间序列的步骤包括：

根据预设的时长以及当前时相，获取第一时间窗，并获取第一时间窗内各个时相对应的植被覆盖指数；

将第一时间窗内各个时相对应的植被覆盖指数进行拟合，获取第一平滑曲线，并根据第一平滑曲线获取当前时相对应的修正植被覆盖指数；

根据各个时相对应的修正植被覆盖指数构建所述植被覆盖指数时间序列。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征，通过预先训练的分类模型，对遥感数据中的待分类农作物进行分类，获得分类结果的步骤包括：

获取地表覆盖数据；

根据所述地表覆盖数据对所述光谱特征、所述纹理特征以及所述时相特征进行掩膜，获得更新后的光谱特征、纹理特征以及时相特征；

根据所述更新后的光谱特征、纹理特征以及时相特征，通过支持向量机，对农作物进行分类。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述分类模型的训练过程包括：

获取样本遥感数据；

在所述样本遥感数据中提取样本时相特征、样本光谱特征以及样本纹理特征；

根据所述样本时相特征、样本光谱特征以及样本纹理特征，通过支持向量机，获得所述分类模型。