[發(fā)明專利]基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法在審

申請?zhí)枺?/td>	201911331090.1	申請日：	2019-12-20
公開（公告）號：	CN111079846A	公開（公告）日：	2020-04-28
發(fā)明（設計）人：	王紅巖;李強子;杜鑫;張源	申請（專利權）人：	中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所
主分類號：	G06K9/62	分類號：	G06K9/62
代理公司：	北京冠榆知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 11666	代理人：	王道川
地址：	100101 北京***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù) 蘋果識別方法
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【說明書】：

本發(fā)明公開基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法，包括如下步驟：(1)數(shù)據(jù)獲取與預處理；(2)基于單時相特征差異分析和多時相的時間序列特征分析；(3)構建蘋果遙感識別決策樹模型，進行蘋果遙感識別；(4)對分類結果進行精度評價。通過野外調(diào)查樣本與分類結果進行混淆矩陣的構建，可以發(fā)現(xiàn)蘋果樹的識別精度為88.37％，且由分類實驗可知，蘋果樹識別的時相最好是2018年5月，2018年8月和2018年10月的組合數(shù)據(jù)，以及在進行分類過程中，SAVI和NDVI是當前條件下的主要的識別特征。

技術領域

本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術領域。具體地說是基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法。

背景技術

山東省鄒城縣的地勢為西低東高，南高北低，西部和北部主要是鄒城城區(qū)與大面積平原耕地集中區(qū)，作物分布類型主要是玉米，葡萄，樹莓，蘋果樹，城市建筑區(qū)，水體以及極少量的棉花，高粱等等。東部以及南部地區(qū)主要地形丘陵山區(qū)為主，主要地表類型是地瓜，核桃樹，山地灌木以及其他樹林(楊樹和槐樹)等。根據(jù)鄒城的地面調(diào)查情況分析可知，鄒城縣的蘋果林大多分布在平原區(qū)，并且部分蘋果林混種了其他地物，如地瓜，桃樹苗，雜草地等等，這為后續(xù)的蘋果遙感提取增加了難度。

嘉祥縣的地勢主要以平地為主(除了中南部區(qū)域有少量的山林區(qū)地勢較高)，城區(qū)北部和南部是主要的作物集中區(qū)，北部主要地表類型是：玉米、大豆，少量的辣椒，無花果，葡萄等，以及部分區(qū)域集中分布的楊樹林、桃樹林和槐樹林等，南部主要地表類型是：水稻，棉花以及山區(qū)的灌木和林地等，有較少量的蘋果樹。東西部有少量的耕地分布，主要分布特征表現(xiàn)為城區(qū)周邊為樹林區(qū)，樹苗區(qū)等，郊區(qū)為大面積玉米分布等。

根據(jù)野外調(diào)查的實際分布情況分析可知，嘉祥縣的蘋果較少，且主要分布在平原的西部和中北部，蘋果園里一般會混雜其他地物，如大豆，低矮草地以及桃樹林苗等。情況相對比較復雜，為蘋果遙感識別增加了難度。

發(fā)明內(nèi)容

為此，本發(fā)明所要解決的技術問題在于提供一種通過相同時相不同地物在不同波段的差異以及多時相特征進行分析與識別的基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供如下技術方案：

基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法，包括如下步驟：

(1)數(shù)據(jù)獲取與預處理；

(2)基于單時相特征差異分析和多時相時間序列的特征分析；

(3)構建蘋果遙感識別決策樹模型，進行蘋果遙感識別；

(4)對分類結果進行精度評價。

上述基于時間序列高分辨率遙感數(shù)據(jù)的蘋果識別方法，在步驟(1)中：

(1-1)收集哨兵2不同時期的高分辨率遙感影像；

(1-2)分析不同地物類別的光譜特征以及植被指數(shù)之間的差異，選取適用特征。