[发明专利]一种基于LST时间序列的典型树种识别方法在审
| 申请号： | 201910337687.0 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110096990A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 占玉林;任芯雨;顾行发;余涛;臧文乾;黄祥志 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所;中科空间信息（廊坊）研究院;中科卫星应用德清研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06F16/2458;G06F16/58 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 时间序列 树种 矢量图 支持向量机分类算法 高分辨率遥感影像 多光谱影像 对象分割 分类结果 均值计算 训练样本 样本数据 多尺度 分辨率 时间序 构建 研究 样本 分割 分类 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于LST时间序列的典型树种识别方法，该方法包括如下步骤：步骤1）利用较高分辨率遥感影像对研究区进行多尺度分割，形成对象分割矢量图；步骤2）通过实地调查，获取树种样本数据；步骤3）获取研究区一个年度内中分辨率多光谱影像序列，并构建NDVI时间序列和LST时间序列；步骤4）基于步骤1）形成的矢量图，结合步骤3）所得到的NDVI时间序列和LST时间序列，通过均值计算，获取每个对象的NDVI时间序列和LST时间序列；步骤5）以每个对象的NDVI时间序列和LST时间序列为输入，以步骤2）的样本作为训练样本，采用支持向量机分类算法，对研究区的树种进行分类，形成树种分类结果图。
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