[發明專利]Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法

有效

• 申請號: 201410572829.9
• 申請日: 2014-10-24
• 公開（公告）號: CN104915674B
• 公開（公告）日: 2018-12-14
• 發明（設計）人: 張錦水;潘耀忠;謝登峰;孫佩軍;袁周米琪
• 申請（專利權）人: 北京師范大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于所述方法包括以下步驟：

步驟一、數據準備，選取目標區域，獲取同一區域的Landsat8影像數據、MODIS數據和航拍數據；

步驟二、數據預處理，包括對步驟一獲取的Landsat8影像數據進行幾何校正、對MODIS數據進行格式轉換和重采樣，對航拍數據進行坐標系轉換、解譯、矢量化和屬性賦值并形成柵格數據；

步驟三、利用STDFA模型構建數據，即以步驟二的數據為基礎，利用數據時空融合STDFA模型構建紅波段(RED)和近紅外波段(NIR)高時空分辨率數據，再利用RED和NIR數據計算歸一化植被指數(NDVI)數據；

步驟四、數據濾波處理，對上述步驟三構建的RED、NIR和NDVI數據進行濾波處理，并對NDVI時間序列數據濾波提取的多種物候指標組成物候數據(Phenology)；

步驟五、秋糧識別特征向量選擇，根據航拍數據，選取時間序列中能區分地物的波段用于后續的秋糧識別；

步驟六、秋糧識別特征組合，以步驟四濾波后的Red、NIR和NDVI時間序列數據以及重組的物候指標數據為基礎，進行所有可能的類型組合用于秋糧識別；

步驟七、SVM分類獲得識別結果，即利用對高維數據分類具有明顯優勢的支持向量機(SVM)的分類方法分別步驟六的數據組合類型進行分類，得到秋糧作物種類的識別結果。

2.根據權利要求1所述的Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于：所述方法還包括步驟八、采用航拍數據評價分類結果，對選取目標區域拍影像矢量化數據轉化的柵格數據進行重分類，使重分類后的分類結果與所述步驟七的分類數據進行像元對像元的疊加比較，得到用于分類結果精度評價的混淆矩陣。

3.根據權利要求1所述的Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于：所述步驟二數據預處理中對MODIS地表反射率產品首先轉化為反射率數據，然后利用MODIS重投影轉換成與Landsat8影像一致的坐標系，將MODIS產品的數據進行格式轉換，并重采樣到Landsat8數據分辨率的整數倍的空間分辨率，以便進行后續的MODIS混合像元分解。

4.根據權利要求3所述的Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于：所述步驟三中以MOD09Q1和Landsat8為基礎數據利用數據時空融合STDFA模型構建三種高時空分辨率數據Red、NIR和NDVI，所述NDVI數據是利用時空數據融合STDFA模型構建的Red和NIR數據，通過下列公式計算得到：

式中，ρ_NIR與ρ_Red分別表示近紅外(NIR)波段和紅波段(Red)的反射率。

5.如權利要求1所述的Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于：所述步驟四中在濾波處理之后還包括以Savitzky-Golay(S-G)擬合法為核心算法對時間序列數據進行重構建。

6.如權利要求1-5之一所述的Landsat8和MODIS融合構建高時空分辨率數據識別秋糧作物的方法，其特征在于：所述的航拍數據為高分辨率的無人機航拍數據，拍攝多個無人機航拍樣方，對多幅樣方進行拼接后轉換坐標系，并且目視解譯矢量化及地塊屬性賦值，以面積占優的類型轉換成一定分辨率的柵格數據。