【技术实现步骤摘要】
一种基于多源遥感数据的作物分类方法及系统
[0001]本专利技术属于作物分类
，尤其涉及一种基于多源遥感数据的作物分类方法及系统。
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]农作物空间分布信息对粮食产量预测、国家农业政策制定和经济发展有着至关重要的作用。世界各地对于农业的重视使得人们愈加注重农作物的分布和变化情况。遥感数据对于农业监测有着重要的意义，很大程度减少了人们对于实地考察的依赖，且田间调查的方法成本高昂且通常会造成一定程度的作物损毁，而且由于不同农作物的生长周期不同，造成物候期内的生长状况也有一定的差异，因此，利用遥感影像的时间序列对于物候期内农作物进行分类能够一定程度上满足人们对于获取农作物空间信息和分布的需求。遥感提供了一种高时效、高精度、非损毁性的调查手段。
[0004]近年来，很多学者利用光学遥感影像对不同时空尺度下的多种农作物进行分类识别研究并已发展较为成熟。但是，沿海城市在农作物的关键物候期内常受多云雾等天气影想，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，包括：获取研究区域的物候期内的多源遥感数据；基于多源遥感数据，计算物候期内多个时间点的作物分类最优指数；基于所有作物的收获时间的作物分类最优指数，提取林地掩膜；基于每个作物的物候期，确定每个作物的两个关键时间点；对于每个作物，基于林地掩膜，结合两个关键时间点的作物分类最优指数的差值，进行作物的提取。2.如权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，对多源遥感数据依次进行辐射校正、正射校正、去云和影像拼接后，计算物候期内多个时间点的作物分类最优指数。3.如权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，所述作物分类最优指数是根据若干种作物的特征指数时序图，在NDVI、EVI和RVI中选取出来的。4.如权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，对于某个作物，采用林地掩膜对多源遥感数据处理后，若两个关键时间点的作物分类最优指数的差值大于阈值，则在多源遥感数据中，提取出该作物。5.如权利要求4所述的一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，某作物对应的阈值是训练集中该作物对应的训练样本的两个关键时间点的作物分类最优指数的差值的均值。6.如权利要求1所述的一种基于多源遥感数据的作物分类方法，其特征在于，所述多源遥感数据包括Sentile
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【专利技术属性】
技术研发人员：徐天河，尹会英，康苒，李嘉鹏，邓彩云，司璐璐，张丽，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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