一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法及系统，包括：制定查找表，将制图单元的最佳特征集与相应的景观模式标签均存储到查找表中；获取待查询的农田景观区景观模式，根据查找表中的记录，输出当前景观模式对应的制图单元和最佳特征集合；采用相应制图单元的最佳特征集和分类器，完成待查询的农田景观区景观模式的作物分类任务。本发明专利技术所述方法适用于平原和丘陵区作物分类和制图单元优选，方法可行性、稳健性和分类结果准确度较高。稳健性和分类结果准确度较高。稳健性和分类结果准确度较高。

【技术实现步骤摘要】
一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法及系统


[0001]本专利技术属于农田景观区图像处理
，尤其涉及一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]作物类型的空间分布对于作物生长监测、产量估算和灾害评估至关重要。遥感技术已被证明是作物类型制图的强大数据源，具有覆盖面广、数据获取及时、更新速度快、动态更新等优点。近来，从映射单元、特征选择、分类算法等方面，如何提高作物分类的准确率和效率的工作越来越多。
[0004]当研究区域的作物类型不同时，最佳特征也不同，即使是相同的作物类型，当研究区域的作物空间分布不同时，最佳特征也不同。因此，有必要进行系统的试验，以确定特定作物种植结构和空间分布的最佳特征。
[0005]现有的作物分类的制图单元，所采用的基于像素和基于对象的方法，并广泛考虑光谱和空间特征。其一，基于像素的分类是最广泛使用的作物制图方法，当使用低分辨率遥感图像时，通常存在混合像素和“椒盐”噪声。为了解本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法，其特征在于，包括：制定查找表，将制图单元的最佳特征集与相应的景观模式标签均存储到查找表中；所述制图单元的最佳特征集的获取步骤包括：获取已知农田景观区P种不同景观模式标签的遥感图像；对所述遥感图像进预处理，生成样本集；针对样本集中每种景观模式的遥感图像分别在基于像素和基于对象的尺度上提取L种图像特征；基于所述L种图像特征，制定已知景观模式标签的M种特征分类方案；分别在基于像素和基于对象的尺度上，对已知景观模式标签的M种特征分类方案进行分类，得到最优特征分类方案；将最优特征分类方案所对应的特征，作为最佳特征集合；获取待查询的农田景观区景观模式，根据查找表中的记录，输出当前景观模式对应的制图单元和最佳特征集合；采用相应制图单元的最佳特征集和分类器，完成待查询的农田景观区景观模式的作物分类任务。2.如权利要求1所述的一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法，其特征在于，所述获取已知农田景观区P种不同景观模式标签的遥感图像，包括：利用相关分析CA和因子分析FA优化景观指数；基于优化的景观指数评估作物异质性；基于作物异质性的评估指标确定不同景观模式标签；所述不同景观模式标签包括：平均斑块面积较大且均匀，作物种类较少，景观斑块分布离散，几何形状简单的1098个网格数区域：A1B1；平均斑块面积较大且均匀，作物种类较少，景观斑块分布聚集，几何形状复杂的2516个网格数区域：A1B2；平均斑块面积较小且参差，作物种类较多，景观斑块分布离散，几何形状简单的2018个网格数区域：A2B1；平均斑块面积较小且参差，作物种类较多，景观斑块分布聚集，几何形状复杂的2730个网格数区域：A2B2。3.如权利要求2所述的一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法，其特征在于，所述利用相关分析CA和因子分析FA优化景观指数，包括：利用相关分析CA计算等级相关系数，选择等级相关系数特征根大于1的主成分，即公因子类别；通过因子分析FA得到A和S，根据相对独立的景观指数确定每一类公因子的贡献；每一类公共因子的重要性由其对相对独立的景观指数的贡献决定，对它们进行过滤，得到描述农业景观的最优景观指数。4.如权利要求2所述的一种平原和丘陵区的作物识别特征优选方法，其特征在于，所述基于优化的景观指数评估作物异质性，包括：使用K
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Means聚类分析方法将8,362个地块划分为具有相似对象的景观区域；将全省划分为5km
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5km的网格，仅保留耕地面积大于30％的网格；分别计算每个网格区域内的成分异质性Factor
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1和配置异质性Factor
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2。
5.如权利要求1所述的一种平原和丘陵...

【专利技术属性】
技术研发人员：张焕雪，李江明月，王琛，王昊平，陈宸，房冠儒，宋文瑶，张浩彧，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：