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公开(公告)号：CN105893977B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201610258528.8
申请日：2016-04-25
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应特征选择的水稻制图方法，包括以下步骤：建立研究区增强型植被指数和水体指数的时序数据集；建立研究区云分布的时间序列数据；基于水稻关键物候期遥感影像的云分布，将研究区划分为有云区与无云区；基于时间序列分析法，获取无云区水稻分类结果；提取基于像元的遥感影像特征；选取最少云干扰的影像，分为有云区与无云区并依次进行分割获得遥感影像对象；综合基于像元的遥感影像特征，提取面向对象的遥感影像特征；将无云区水稻分类结果作为训练数据，获得有云区水稻分类结果；综合无云区水稻分类结果及有云区水稻分类结果，获取研究区水稻空间分布图。本发明具有自动化程度高、简单易用、鲁棒性好以及分类精度高等特点。
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公开(公告)号：CN108629818A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810391296.2
申请日：2018-04-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种大范围不透水面百分比变化量快速制图技术。该方法利用植被指数、不透水面指数、裸土指数、水体指数、夜间灯光指数变化趋势的方向，确定不透水面增加区域，进而依据多种遥感指数变化趋势的Sen氏斜率并结合训练数据，利用随机森林方法，获得不透水面百分比变化量，最终获取不透水百分比变化量空间分布图。该方法通过综合地表覆盖变化的类型来源及其去向两方面，提取刻画不透水面百分比变化量的特征参数，所建立的技术方法，不依赖人工干预设置阈值，具有快速自动的优点，能很好地适用于大范围信息获取，并且具有很好的可解释性及其地理学意义。
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公开(公告)号：CN108629818B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201810391296.2
申请日：2018-04-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种大范围不透水面百分比变化量快速制图技术。该方法利用植被指数、不透水面指数、裸土指数、水体指数、夜间灯光指数变化趋势的方向，确定不透水面增加区域，进而依据多种遥感指数变化趋势的Sen氏斜率并结合训练数据，利用随机森林方法，获得不透水面百分比变化量，最终获取不透水百分比变化量空间分布图。该方法通过综合地表覆盖变化的类型来源及其去向两方面，提取刻画不透水面百分比变化量的特征参数，所建立的技术方法，不依赖人工干预设置阈值，具有快速自动的优点，能很好地适用于大范围信息获取，并且具有很好的可解释性及其地理学意义。
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公开(公告)号：CN105893977A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610258528.8
申请日：2016-04-25
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/46 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应特征选择的水稻制图方法，包括以下步骤：建立研究区增强型植被指数和水体指数的时序数据集；建立研究区云分布的时间序列数据；基于水稻关键物候期遥感影像的云分布，将研究区划分为有云区与无云区；基于时间序列分析法，获取无云区水稻分类结果；提取基于像元的遥感影像特征；选取最少云干扰的影像，分为有云区与无云区并依次进行分割获得遥感影像对象；综合基于像元的遥感影像特征，提取面向对象的遥感影像特征；将无云区水稻分类结果作为训练数据，获得有云区水稻分类结果；综合无云区水稻分类结果及有云区水稻分类结果，获取研究区水稻空间分布图。本发明具有自动化程度高、简单易用、鲁棒性好以及分类精度高等特点。
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