[发明专利]一种毛竹林分布的识别方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种毛竹林分布的识别方法，其特征在于，包含：

获取目标区域的不同毛竹叶物候期的遥感影像；其中，所述目标区域内具有多个样本区域；所述多个样本区域包含毛竹样本区域和其它样本区域；

计算所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的多个植被指数和多个纹理特征；

提取所述多个样本区域的多个植被指数，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第一预设值的植被指数作为第一特征；

提取所述多个样本区域的多个纹理特征，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第二预设值的纹理特征作为第二特征；

基于所述第一特征，计算所述目标区域的多个物候特征；

提取所述多个样本区域的多个物候特征，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第三预设值的物候特征作为第三特征；

通过卷积法融合遥感影像的所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，获得所述目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别所述待识别影像中的毛竹林分布情况。

2.根据权利要求1所述的毛竹林分布的识别方法，其特征在于，所述不同毛竹叶物候期至少包括两个毛竹叶物候期；所述第一特征包含所述多个植被指数中的至少一个；

基于所述第一特征，计算所述目标区域的多个物候特征，包括：

将所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的第一特征相减和相乘，以获得所述目标区域的多个物候特征。

3.根据权利要求1所述的毛竹林分布的识别方法，其特征在于，所述第二特征包括所述多个纹理特征中的至少一个；所述第三特征包括所述多个物候特征中的至少一个；

通过卷积法融合遥感影像的所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，获得所述目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别所述待识别影像中的毛竹林分布情况，包括：

通过三次卷积法融合遥感影像的第一特征、所述第二特征和所述第三特征，以获得待识别影像；

根据所述多个样本区域从所述待识别影像中，提取多个训练样本；

根据所述多个训练样本，构建分类模型，并通过所述分类模型识别所述待识别影像中的毛竹林的分布情况。

4.根据权利要求3所述的毛竹林分布的识别方法，其特征在于，所述多重比较法为LSD多重均值比较法；所述第一预设值、所述第二预设值和所述第三预设值均为0.05；

所述多个训练样本包括毛竹林、阔叶林、马尾松林、杉木林、裸地、水体、农田、建筑，和道路；

所述分类模型为支持向量机。