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公开(公告)号:CN118115886A
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202311816139.9
申请日:2023-12-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及一种基于物候和光谱特征多作物分类方法,包括:下载Sentinel‑2卫星影像数据,进行预处理,得到影像集;采集和标记地面数据,得到地面数据点集;通过分类规则提取耕地,得到耕地影像集;对提取到的物候特征和光谱特征进行筛选,得到关键特征影像集;建立多作物分类模型,并对多作物分类模型进行精度评估;将目标区域的物候和光谱特征影像输入多作物分类模型,多作物分类模型输出作物分类结果,根据作物分类结果绘制作物分布地图。本发明利用卫星遥感影像和地面点数据,通过分析NDVI近似积分构建分类规则提取耕地,避免其他地物干扰作物分类;最终实现多作物分类,有效解决了传统作物分类技术在应对多种作物时存在的准确性低和效率低的问题。