一种烟田遥感数据的分类提取方法技术

本发明专利技术提供一种烟田遥感数据的分类提取方法，该方法基于陆地资源卫星的月值数据集，通过波段运算得到植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)、水体指数NDWI(normalized difference water index，NDWI)和修正土壤调整指数(modified soil adjusted vegetation index，MSAVI)的序列数据，进行均方差、半方差和均值等数学方法运算，得到具有明确物理意义和物候信息的指标因子，构建多维特征空间分类数据集，运行支持向量机算法(SVM)自动分类提取研究区内水田和旱地农田类型，本发明专利技术对该区域农业资源合理利用具有一定的实践意义，同时为有关行政部门制定该区未来农业发展的政策与规划提供一定的参考依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及烟田地理信息分析方法领域，更具体地，涉及。
技术介绍
目前，烟田遥感分类提取注重在中高分辨率的遥感影像尺度上进行研究。农田遥感提取主要有如下2种方法:I)人工目视解译;2)计算机自动分类提取。前者烟田提取精度较高，但工作周期长、成本高;后者地类信息提取速度较快、成本较低，但在地表覆盖类型复杂和人为活动影响较大的地区，自动分类提取的结果仍存在较多漏分和误分。另外，在生长盛期地表植被具有近似的卫星影像像元DN数值，相差不大的地物影像纹理特征，复杂的土地覆被类型;这些加大了烟田区水田和旱地的遥感分类提取难度。
技术实现思路
本专利技术提供，来实现烟田遥感自动分类提取。为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下:—种烟田遥感数据的分类提取方法，包括以下步骤:SI:收集监控烟田区域的陆地卫星月值数据集；S2:对月值数据集进行波段运算得到植被指数、水体指数和修正土壤调整指数的序列数据；S3:对序列数据进行均方差、半方差和均值运算构建多维特征空间分类数据集；S4:利用分类算法对多维特征空间分类数据集进行处理将烟田遥感数据进行分类。进一步地，所述步骤S4中利用的分类算法是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种烟田遥感数据的分类提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集监控烟田区域的陆地卫星月值数据集；S2：对月值数据集进行波段运算得到植被指数、水体指数和修正土壤调整指数的序列数据；S3：对序列数据进行均方差、半方差和均值运算构建多维特征空间分类数据集；S4：利用分类算法对多维特征空间分类数据集进行处理将烟田遥感数据进行分类。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽鹏，张金霖，陈俊，林先丰，唐瑞文，唐建波，刘柏林，郭治兴，
申请(专利权)人：中国烟草总公司广东省公司，广东烟草清远市有限公司连州市分公司，广东省生态环境与土壤研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44