[发明专利]一种农田景观小尺度地物分类方法及系统

说明书

本发明公开一种农田景观小尺度地物分类方法及系统。该分类方法，包括：获取待分类区域的无人机影像；利用植被指数对无人机影像进行掩膜提取，屏蔽与耕地类型以及非耕植被类型无关的地物，得到初步待分类影像；利用具有图像分割功能的软件将初步待分类影像按分割尺度划分为多个区域，使各个区域之间具有不同的性质，同一区域内部各像素之间具有相同的性质，从而得到多个微影像；提取每个微影像的特征向量，将特征向量的值输入训练好的随机森林模型中进行分类，确定待分类区域内待分类的各个微影像的类别。本发明的分类方法及系统，能够针对高分辨率影像实现小尺度地物的识别和分类。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种农田景观小尺度地物分类方法及系统。

背景技术

研究高精度农田景观需要制作高清度小尺度图件来识别出面积微小的非耕作景观类型。以往的制图尺度由于数据源和制图规程的要求导致解译精度不是很高，解译对象大多是针对耕地或湿地等大型地物，对内部面积较小或单个存在的非耕作生境的识别精度较低，面积小于400m²和宽度小度2m等小尺度非耕作生境景观是缺失的，难以达到对农田生物多样性和农田景观结构分析的要求。近几年随着无人机技术的发展，从数据源方面提供了一种较为高清的遥感影像，为小尺度地物的识别提供可能。但对于现有的高分辨率影像又受解译方法的限制，还尚未跟进一种能识别农田景观中小尺度地物的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种农田景观小尺度地物分类方法及系统，针对高分辨率影像实现小尺度地物的识别和分类。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种农田景观小尺度地物分类方法，包括：

获取待分类区域的无人机影像；

利用植被指数对所述无人机影像进行掩膜提取，屏蔽与耕地类型以及非耕植被类型无关的地物，得到初步待分类影像；

利用具有图像分割功能的软件将所述初步待分类影像按分割尺度划分为多个区域，使各个区域之间具有不同的性质，同一区域内部各像素之间具有相同的性质，从而得到多个微影像；

提取每个所述微影像的特征向量，将特征向量的值输入训练好的随机森林模型中进行分类，确定所述待分类区域内待分类的各个微影像的类别；

所述随机森林模型的训练过程为：

从所述微影像中选取一部分作为训练样本影像；

通过现场勘探和基于阈值判断的目视解译法提取所述训练样本影像的样本数据，所述样本数据包括多个地物类型以及每个地物类型的特征向量的值；

将各个所述特征向量进行排名，确定影响地物类型划分的主导特征向量；

将各地物类型和对应各地物类型的主导特征向量的值输入随机森林模型对所述随机森林模型进行训练，得到训练好的随机森林模型。

可选的，在所述获取待分类区域的无人机影像之后，在所述用植被指数对所述无人机影像进行掩膜提取，屏蔽与耕地类以及非耕植被类型无关的地物，得到初步待分类影像之前，还包括：

对所述无人机影像进行坐标配准，并计算所述无人机影像的植被指数。

可选的，所述将各个所述特征向量进行排名，确定影响地物类型划分的主导特征向量，具体包括：