[发明专利]Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物的方法

摘要

本发明公开了一种Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物的方法，主要包括数据准备、数据预处理、利用STDFA模型构建数据、数据滤波处理、秋粮识别特征向量选择、秋粮识别特征组合和SVM分类获得识别结果。本发明可以有效区分秋粮作物的类型，在一定程度上可以解决秋粮识别过程中高分辨率数据不足的问题。根据实验结果可知，对秋粮识别的各项精度均达到了较高的识别精度，也在一定程度上验证了物候数据有助于秋粮识别。

主权项

1.一种Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物的方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：步骤一、数据准备，选取目标区域，获取同一区域的Landsat8影像数据、MODIS数据和航拍数据；步骤二、数据预处理，包括对步骤一获取的Landsat8影像数据进行几何校正、对MODIS数据进行格式转换和重采样，对航拍数据进行坐标系转换、解译、矢量化和属性赋值并形成栅格数据；步骤三、利用STDFA模型构建数据，即以步骤二的数据为基础，利用数据时空融合STDFA模型构建红波段(RED)和近红外波段(NIR)高时空分辨率数据，再利用RED和NIR数据计算归一化植被指数(NDVI)数据；步骤四、数据滤波处理，对上述步骤三构建的RED、NIR和NDVI数据进行滤波处理，并对NDVI时间序列数据滤波提取的多种物候指标组成物候数据(Phenology)；步骤五、秋粮识别特征向量选择，根据航拍数据，选取时间序列中能区分地物的波段用于后续的秋粮识别；步骤六、秋粮识别特征组合，以步骤四滤波后的Red、NIR和NDVI时间序列数据以及重组的物候指标数据为基础，进行所有可能的类型组合用于秋粮识别；步骤七、SVM分类获得识别结果，即利用对高维数据分类具有明显优势的支持向量机(SVM)的分类方法分别步骤六的数据组合类型进行分类，得到秋粮作物种类的识别结果。