[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

说明书

本发明实施例提供一种毛竹林分布的识别方法、装置、设备和存储介质，涉及遥感影像的信息识别提取的技术领域。其中，这种识别方法包括S1、获取目标区域的不同毛竹叶物候期的遥感影像。S2、计算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。S3和S4、从多个植被指数和多个纹理特征中选取第一特征和第二特征。S5、基于第一特征，计算目标区域的多个物候特征。S6、从多个物候特征选取第三特征。S7、通过卷积法融合遥感影像的第一特征、第二特征和第三特征，获得目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别待识别影像中的毛竹林分布情况。通过物候特征来识别毛竹林的分布情况，大大提升了毛竹林的分类精度。

技术领域

本发明涉及遥感影像的信息识别提取的技术领域，具体而言，涉及一种毛竹林分布的识别方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

毛竹林凭借其生长快、产量高、经济价值高等特点发挥着巨大的经济、生态效益。快速、准确、高效地获取毛竹资源信息，及时监测竹资源变化情况，对量化监测竹林经营成效、促进推广竹林集约经营、合理规划区域的竹产业发展和建设将提供重要的宏观指导作用，对于我国竹产业的发展具有重要意义。

传统竹资源监测技术，周期较长，分辨率较低。如MODIS卫星影像，虽然覆盖范围较大、时间分辨率高，但无法对毛竹林信息空间分布进行精准检测与清查。目前的毛竹资源遥感监测分类所使用的遥感影像分辨率低，未考虑到植被的不同毛竹叶物候期，主要以光谱特征和纹理特征为主，分类后植被类型之间的错分现象很严重。

有鉴于此，申请人在研究了现有的技术后特提出本申请。

发明内容

本发明提供了一种毛竹林分布的识别方法、装置、设备和存储介质，以改善相关技术中无法准确识别毛竹林分布情况的问题。

第一方面、

本发明实施例提供了一种毛竹林分布的识别方法，其包含：

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。

可选地，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。

可选地，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：