[发明专利]面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法

权利要求书

1.一种面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：获取目标区域去云处理后的遥感图像和互花米草样本点；

步骤S2：计算所述互花米草样本点的归一化植被指数均值并绘制年度变化曲线，从而获取互花米草监测的年内最佳物候期窗口；

步骤S3：在年内最佳物候窗口的不同物候期利用每个像素以及每个波段的单个中值获取各个物候期的中值合成影像，然后将所有的中值合成图像进行波段叠加，得到一多波段的合成图像；

步骤S4：对所述合成图像进行基于非监督的多尺度优化分割，生成合适的图像分割对象，然后从图像分割对象中提取结合物候知识的分类特征作为支持向量机分类器的输入进行面向对象的图像分类，进而得到目标区域的互花米草分布图。

2.根据权利要求1所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述步骤S3中的年内最佳物候期窗口包含2个物候期，分别为衰老期和生长巅峰期。

3.根据权利要求2所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述衰老期为一年中的第1-142天，所述生长巅峰期为一年中的第154-270天。

4.根据权利要求3所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述互花米草在衰老期时归一化植被指数的平均值小于0.3，所述互花米草在生长巅峰期时归一化植被指数的平均值大于0.4。

5.根据权利要求1所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述步骤S3中的每一中值合成图像包含10个光谱波段，所获的合成图像包含20个光谱波段。

6.根据权利要求1所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述步骤S4中的分类特征为包含几何、纹理和上下文在内的地理空间信息。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的面向对象与物候知识相融合的遥感互花米草制图方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述基于非监督的多尺度优化分割是通过构建非监督评价指标，首先确定一个全局最优分割单尺度，然后在全局最优分割的基础上进行局部分割对象的优化，包括对欠分割区域的再分割和过分割区域的合并，从而得到更合适的分割对象。