[发明专利]一种多用途一站式遥感分类方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种多用途一站式遥感分类方法，其特征在于，包括：

S1：获取研究区生长季内的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理得到包含研究区空间范围以及时间序列的遥感数据；

S2：对所述遥感数据利用波段间的特征，构建出含有特征指数的输入数据集；

S3：结合地面样本数据和所述输入遥感数据，生成可用于遥感分类的样本数据；

S4：利用分类算法对所述遥感数据进行分类，并对分类结果进行空间拼接处理得到研究区空间范围的分类结果。

2.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，在所述S2和S3之间，还包括：

对所述输入数据进行空间切块处理。

3.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述S4后还包括：

利用误差混淆矩阵对所述分类结果进行评价以及根据所述分类结果进行制图。

4.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述S4具体包括：

利用所有训练样本数据生成土地覆盖分类结果；

利用所述样本数据，综合为农业用地类型和非农业用地类型并生成农业用地分类结果；

利用所述第二子模块生成的农业用地分类结果对遥感数据进行掩膜处理，利用所述样本数据标记为农作物类型的样本进行分类，生成农作物分类结果。

5.根据权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述分类算法包括以下分类算法之一：

随机森林RF、K平均K-Means、支持向量机SVM、人工神经网络NN或决策树DecisionTree等。

6.一种多用途一站式遥感分类方法装置，其特征在于，包括：

预处理模块，用于获取研究区生长季内的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理得到包含研究区空间范围以及时间序列的遥感数据；

特征构建模块，用于对所述遥感数据利用波段间的特征，构建出含有特征指数的输入数据集；

训练模块，用于结合地面样本数据和所述输入遥感数据，生成可用于遥感分类的样本数据；

分类模块，用于利用分类算法对所述遥感数据进行分类，并对分类结果进行空间拼接处理得到研究区空间范围的分类结果。

7.根据权利要求6所述的分类装置，其特征在于，还包括：

切块模块，用于对所述输入数据进行空间切块处理。

8.根据权利要求6所述的分类装置，其特征在于，还包括：

评价模块，用于利用误差混淆矩阵对所述分类结果进行评价；

制图模块，用于根据所述分类结果进行制图。

9.根据权利要求6所述的分类装置，其特征在于，所述分类模块具体包括：

第一子模块，用于利用所有训练样本数据生成土地覆盖分类结果；

第二子模块，用于利用所述训练样本数据，综合为农业用地类型和非农业用地类型并生成农业用地分类结果；

第三子模块，用于利用所述第二子模块生成的农业用地分类结果对遥感数据进行掩膜处理，利用所述样本数据标记为农作物类型的样本进行分类，生成农作物分类结果。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～5任一项中所述方法的步骤。