[发明专利]基于多时相SAR数据与多光谱数据的作物遥感分类方法在审
| 申请号： | 201811093126.2 | 申请日： | 2018-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109389049A | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 刘焕军;郭栋;孟令华;王宗明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院东北地理与农业生态研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 | 代理人： | 何强 |
| 地址： | 130000 吉林省长春市高新*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 为了解决农作物遥感分类精度低的问题，本发明提供一种基于多时相SAR数据与多光谱数据的作物遥感分类方法，属于农业技术领域。本发明包括：S1、分别获取作物生长期内多光谱数据与生长期内不同时间且特征明显的SAR数据；S2、根据耕地地块信息突出的多光谱数据提取耕地范围；S3、在SAR数据中选择不同时间的VV极化数据波段组合得到多时相SAR数据，将多时相SAR数据分别与单时相多光谱数据进行波段组合；S4、创建训练样本；S5、利用多时相SAR数据与单时相多光谱数据波段组合后的影像、多时相SAR数据、单时相多光谱数据以提取的耕地范围参与掩膜，结合训练样本光谱特征均值和协方差对研究区内的作物利用最大似然法进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 多光谱 遥感分类 波段 农业技术领域 农作物遥感 最大似然法 耕地地块 极化数据 结合训练 数据波段 数据提取 训练样本 样本光谱 作物利用 分类 耕地 方差 掩膜 影像 创建 研究 | ||
【主权项】：
1.基于多时相SAR数据与多光谱数据的作物遥感分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、分别获取作物生长期内多光谱数据与生长期内不同时期且特征明显的SAR数据，进行预处理，再将预处理后的SAR数据进行转投影，多光谱数据与SAR数据依据研究区矢量裁剪到相同范围，并将SAR数据的灰度值转变成后向散射系数值；所述多光谱数据中含有Landsat 8数据；S2、根据耕地地块信息突出的多光谱数据提取耕地范围；S3、在SAR数据中选择不同时期的VV极化数据进行波段组合得到多时相SAR数据，并将得到的多时相SAR数据分别与单时相多光谱数据进行波段组合，获得多时相SAR数据与单时相多光谱数据波段组合后的影像；S4、在Landsat 8数据上获取感兴趣区，在感兴趣区创建训练样本；S5、利用得到的多时相SAR数据与单时相多光谱数据波段组合后的影像、多时相SAR数据、单时相多光谱数据以S2提取的耕地范围参与掩膜，结合训练样本光谱特征的均值和协方差对研究区内的作物利用最大似然法进行分类。
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