[发明专利]模型训练方法及林地变化检测方法及系统及装置及介质

权利要求书

1.林地变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采用模型训练方法训练获得第三分类模型和第四分类模型；

获得待检测区域在A时期内的遥感影像x和待检测区域在B时期内的遥感影像y，其中，所述A时期在所述B时期之前；

将所述遥感影像x输入所述第三分类模型，输出所述遥感影像x中的林地区域K；

将所述遥感影像y输入所述第四分类模型，输出所述遥感影像y中的林地区域P；

基于所述林地区域K和所述林地区域P的差值获得所述待检测区域的林地变化检测结果图；

所述模型训练方法包括：

获得目标区域的遥感影像；

从所述遥感影像中提取出植被覆盖区域，将所述植被覆盖区域分割为林地区域和非林地区域，将所述林地区域和所述非林地区域进行分类标记，获得分类标签图；

构建分类模型，所述分类模型的输入为预设区域的遥感影像，所述分类模型的输出为所述预设区域的遥感影像中的林地区域和非林地区域；

从所述分类标签图中采集所述林地区域和所述非林地区域的若干特征数据，基于所述特征数据训练所述分类模型；

所述目标区域的遥感影像包括第一时期内所述目标区域的第一遥感影像和所述第一时期之后的第二时期内所述目标区域的第二遥感影像；

基于所述第一遥感影像获得第一分类标签图；

基于所述第二遥感影像获得第二分类标签图；

构建第一分类模型和第二分类模型；

从所述第一分类标签图中采集林地区域和非林地区域的特征数据，获得第一训练样本；使用所述第一训练样本训练所述第一分类模型，获得所述第三分类模型；

从所述第二分类标签图中采集林地区域和非林地区域的特征数据，获得第二训练样本；使用所述第二训练样本训练所述第二分类模型，获得所述第四分类模型；

所述特征数据包括以下类型数据中的一种或几种：光谱特征数据、归一化植被指数NDVI数据、归一化水体指数NDWI数据和地形特征数据。

2.根据权利要求1所述的林地变化检测方法，其特征在于，本方法在步骤获得目标区域的遥感影像后，以及在步骤从所述遥感影像中提取出植被覆盖区域前，还包括步骤：对所述目标区域的遥感影像进行大气校正处理。

3.根据权利要求1所述的林地变化检测方法，其特征在于，本方法在步骤获得目标区域的遥感影像后，以及在步骤从所述遥感影像中提取出植被覆盖区域前，还包括步骤：去除所述目标区域的遥感影像中的云和云影。

4.根据权利要求3所述的林地变化检测方法，其特征在于，本方法采用掩膜方式去除所述目标区域的遥感影像中的云和云影。

5.根据权利要求4所述的林地变化检测方法，其特征在于，所述采用掩膜方式去除所述目标区域的遥感影像中的云和云影，具体包括：

对所述遥感影像进行云和云影检测，获得云和云影掩膜；

从所述目标区域对应的历史遥感影像数据中选取云和云影覆盖率最低的历史遥感影像作为底图；

使用与所述遥感影像同一时期内其他时相的标准遥感影像填充所述底图中所述云和云影掩膜所对应的云和云影区域，所述标准遥感影像为与所述遥感影像同一时期内其他时相的遥感影像中云和云影覆盖率最低的遥感影像。

6.根据权利要求5所述的林地变化检测方法，其特征在于，在填充所述底图前对与所述遥感影像同一时期内其他时相的遥感影像进行相对辐射校正处理。

7.根据权利要求1所述的林地变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：计算所述遥感影像的归一化植被指数NDVI，基于所述归一化植被指数NDVI确定阈值，基于所述阈值进行二值化处理获得植被掩膜，使用所述植被掩膜对所述遥感影像进行掩膜处理，获得所述植被覆盖区域。

8.根据权利要求7所述的林地变化检测方法，其特征在于，所述遥感影像的归一化植被指数NDVI的计算方式为：

其中，NIR为近红外波段，RED为红波段。