[发明专利]基于遥感数据的湿地分类方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据分析领域，特别涉及一种基于遥感数据的湿地分类方法，所述方法包括：获取目标区域的遥感图像数据集，获取所述遥感图像的各个像元的云似值，根据所述云似值提取所述遥感图像的目标像元，对所述获得的目标像元进行拼接，获取所述目标区域的无云多光谱图像数据集，获取所述无云多光谱图像数据集中各个湿地类型相应的面积比例数据，根据预设的样本提取算法，对所述无云多光谱图像数据集进行样本提取，获取无云多光谱图像样本数据集；获取所述无云多光谱图像的特征指数，根据所述特征指数以及无云多光谱图像样本数据集，对所述无云多光谱图像样本数据集进行湿地分类，获得所述目标区域的湿地分类数据。

技术领域

本发明涉及数据分析领域，特别涉及是一种基于遥感数据的湿地分类方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

海岸带湿地分布区具有可达性差的特点，对该海岸带湿地分布区的湿地类型的分析需要耗费大量的人力、物力成本，且分析的周期较长。因此，快速、准确地获取海岸带湿地分布区的湿地类型，对于湿地资源的管理，沿海地区开发利用及资源的可持续发展意义重大。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种基于遥感数据的湿地分类方法、装置、设备以及存储介质，通过对遥感图像数据集进行去云处理，转化为无云多光谱图像数据集，并进行样本提取，获取无云多光谱图像样本数据集；根据从无云多光谱图像数据集中提取的特征指数以及无云多光谱图像样本数据集进行分类识别分析，在保证了分析的速率的同时，实现了对遥感图像数据集的充分且准确的分析。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于遥感数据的湿地分类方法，包括以下步骤：

获取目标区域的遥感图像数据集，其中，所述目标遥感图像数据集包括若干个遥感图像；

获取所述遥感图像的各个像元的云似值，根据所述云似值提取所述遥感图像的目标像元，对所述获得的目标像元进行拼接，获取所述目标区域的无云多光谱图像数据集，其中，所述无云多光谱图像数据集包括若干个无云多光谱图像；

获取所述无云多光谱图像数据集中各个湿地类型相应的面积比例数据，根据预设的样本提取算法，对所述无云多光谱图像数据集进行样本提取，获取无云多光谱图像样本数据集；

获取所述无云多光谱图像的特征指数，根据所述特征指数以及无云多光谱图像样本数据集，对所述无云多光谱图像样本数据集进行湿地分类，获得所述目标区域的湿地分类数据；

获取显示指令，其中，所述显示指令包括待分类的遥感图像数据集，获取电子地图数据，根据所述待分类的遥感图像数据集，获取相应的湿地分类数据，根据所述湿地分类数据的湿地类型以及与所述湿地类型对应的湿地标识，获取所述电子地图数据的各个区域的湿地标识，在所述电子地图数据上进行湿地标识的显示以及标注。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于遥感数据的湿地分类装置，包括：

获取模块，用于获取目标区域的遥感图像数据集，其中，所述目标遥感图像数据集包括若干个遥感图像；

拼接模块，用于获取所述遥感图像的各个像元的云似值，根据所述云似值提取所述遥感图像的目标像元，对所述获得的目标像元进行拼接，获取所述目标区域的无云多光谱图像数据集，其中，所述无云多光谱图像数据集包括若干个无云多光谱图像；

样本提取模块，用于获取获取所述无云多光谱图像数据集中各个湿地类型相应的面积数据，根据预设的样本提取算法，对所述无云多光谱图像数据集进行样本提取，获取无云多光谱图像样本数据集；

分类模块，用于获取所述无云多光谱图像的特征指数，根据所述特征指数以及无云多光谱图像样本数据集对所述无云多光谱图像样本数据集进行湿地分类，获得所述目标区域的湿地分类数据；