【技术实现步骤摘要】
南荻空间分布提取方法、终端设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及农业/林业遥感
,特别是一种南荻空间分布提取方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
[0002]南荻是我国特有的芒属植物,隶属于禾本科黍亚科,集中分布在洞庭湖湿地并仅分布于我国长江中下游地区,关于它的生态保护国外并没有相关研究,而国内对这一特殊的宝贵物种还没有引起足够的特别关注。传统的南荻生长空间分布和面积监测以人工地面实地调查和上报为主。随着遥感技术的发展,学者基于地物光谱差异,采用监督分类、非监督分类、决策树分类等方法,研究湿地植被分类。由于湿地内部地物错综复杂,湿地植被在遥感影像上的光谱特征受湿地环境背景影响较大,因此普遍存在“同谱异物”和“同物异谱”现象,传统的依靠光谱差异的分类方法已较难适用于湿地植被的分类。
技术实现思路
[0003]本专利技术所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种南荻空间分布提取方法、终端设备及存储介质,提高湿地植被分类与识别精度。
[0004]为解决上述技术问题,本专利技术所采用的技术方案 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种南荻空间分布提取方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、将遥感影像分割为研究区和非研究区;S2、选取第一分割尺度,利用所述第一分割尺度对所述研究区影像进行分割,确定各地类各特征参数最佳阈值范围,根据各特征参数最佳阈值范围的不同,先后提取湖泊、河流、大片南荻、大片草地,剩余范围归类为未分类;S3、选取第二分割尺度,利用所述第二分割尺度对未分类影像进行进一步分割,确定各地类各特征参数最佳阈值范围,根据各特征参数最佳阈值范围的不同,先后提取沟渠、小片南荻、小片草地、林地、道路、白泥洲,剩余范围归类为未分类;S4、选取第三分割尺度,利用所述第三分割尺度对步骤S3获得的未分类影像进行进一步分割,确定各地类各特征参数最佳阈值范围,根据各特征参数最佳阈值范围的不同,先后提取积水洼地/坑塘、房屋建筑,剩余范围归类为未分类;S5、将大片南荻、小片南荻归类为南荻,将湖泊、河流、沟渠、积水洼地/坑塘一起归类为水体,将大片草地、小片草地归类为草地,将道路、房屋建筑归类为建设用地,白泥洲、未分类归类为其他用地;S6、对于任一地类,将像元素小于设定值的图斑合并到其他地类中,其中,所述地类是指南荻、水体、草地、林地、建设用地、其他用地;S7、对经步骤S6处理后的地类进行平滑处理,得到最终的分类结果。2.根据权利要求1所述的南荻空间分布提取方法,其特征在于,所述特征参数包括:归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、绿度指数RG、红波段反射率R、近红外波段反射率NIR、亮度值Brightness、形状指数SI、长宽比L/W、矩形度RF、饱和度Saturation、强度Intensity、同质性Homogeneity。3.根据权利要求2所述的南荻空间分布提取方法,其...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡文,黄晨曦,吕玉凤,刘志杰,
申请(专利权)人:湖南航天远望科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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