[发明专利]一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别区域的时序遥感影像并进行预处理，得到第一SAR影像；

建立苜蓿样本地块并获取第二SAR影像，基于第二SAR影像分别进行苜蓿生长特征分析和SAR影像特征分析，基于分析结果对第一SAR影像进行提取，得到用于苜蓿地块识别的关键影像数据，关键影像数据包括VV极化数据中的4-5月时序数据、VV极化数据中的6-9月时序数据、以及VH极化数据中的4-5月时序数据；

对关键影像数据依次进行波段筛选、预设阈值筛选，将筛选后的影像取交集后得到待识别区域中的苜蓿地块范围。

2.根据权利要求1所述的一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，基于第二SAR影像进行苜蓿生长特征分析，具体为：

基于第二SAR影像计算苜蓿样本地块的NDVI并绘制苜蓿地块NDVI时序曲线图，依据苜蓿地块NDVI时序曲线图中NDVI最低值所对应的日期，确定苜蓿的生长特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，基于第二SAR影像进行SAR影像特征分析，具体为：

基于第二SAR影像中的VV极化数据和VH极化数据，绘制苜蓿地块生长周期内的第一后向散射特征曲线；

获取待识别区域中苜蓿同周期其它作物的第三SAR影像，基于第三SAR影像中的VV极化数据与VH极化数据绘制其它作物的第二后向散射特征曲线，结合第一后向散射特征曲线和第二后向散射特征曲线进行时序分析，得到SAR影像特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，对关键影像数据依次进行波段筛选，具体为：

将VV极化数据中的4-5月时序数据、VV极化数据中的6-9月时序数据、以及VH极化数据中的4-5月时序数据分别代入B1＝VV_NRCS(4月底-5月中)_median、B2＝VV_NRCS(6月-9月)_median、B3＝VH_NRCS(4月底-5月中)_median中处理，得到特征波段，其中，B1、B2、B3分别表示不同时期的特征波段，VV_NRCS(4月底-5月中)表示VV极化数据中的4-5月时序数据，VV_NRCS(6月-9月)表示VV极化数据中的6-9月时序数据，VH_NRCS(4月底-5月中)表示VH极化数据中的4-5月时序数据。

5.根据权利要求4所述的一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，预设阈值筛选具体为：

基于特征波段分别进行RGB图像合成，得到SAR影像特征合成图；

将B1、B2、B3分别代入E1＝B2b，E2＝B1a，E3＝B3c中进行筛选，得到筛选后三个时期的苜蓿地块影像，其中，E1、E2、E3分别代表不同时期的苜蓿地块影像，a、b、c分别表示剔除非苜蓿作物的阈值。

6.根据权利要求5所述的一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法，其特征在于，将三个时期的苜蓿地块影像代入公式E＝E1∩E2∩E3，取交集后得到待识别区域中的苜蓿地块范围，其中E为待识别区域中的苜蓿地块范围。

7.一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别系统，其特征在于，包括：

第一SAR影像获取模块：用于获取待识别区域的时序遥感影像并进行预处理，得到第一SAR影像；

关键影像数据提取模块：用于建立苜蓿样本地块并获取第二SAR影像，基于第二SAR影像分别进行苜蓿生长特征分析和SAR影像特征分析，基于分析结果对第一SAR影像进行提取，得到用于苜蓿地块识别的关键影像数据，关键影像数据包括VV极化数据中的4-5月时序数据、VV极化数据中的6-9月时序数据、以及VH极化数据中的4-5月时序数据；

苜蓿地块范围提取模块：用于对关键影像数据依次进行波段筛选、预设阈值筛选，将筛选后的影像取交集后得到待识别区域中的苜蓿地块范围。