【技术实现步骤摘要】
基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法和系统
[0001]本专利技术涉及浮水植物识别
，尤其涉及基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法和系统
。
技术介绍
[0002]浮水植物是指根不着生在底泥中，植物体漂浮在水面上，并会随着水流四处漂移的一类水生植物，包括水葫芦
、
槐叶萍和浮萍等
。
其中水葫芦因其极强的繁殖能力，被列入十大入侵恶性生物之一
。
一般情况下，南方地区聚集生长的浮水植物主要为水葫芦
。
物理打捞进行资源化利用是水葫芦最适宜及安全的治理手段，合理的打捞计划需要全面
、
及时地掌握水葫芦的分布位置，判断水葫芦生长源地和重灾区，以精准确定打捞位置
、
时间和范围
。
现有技术中，浮水植物识别方法人力成本耗费大，受阈值影响大，识别准确率低，效率低
。
技术实现思路
[0003]以下是对本文详细描述的主题的概述
。
本概述并非是为了限制权利要求的保护范围
。
[0004]本专利技术实施例提供了一种基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，有效地降低了人力成本和阈值的影响，提高了识别准确率和效率
。
[0005]一方面，本专利技术实施例提供了基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，包括以下步骤：
[0006]获取待处理卫星遥感影像，所述待处理卫星遥感影像包括合成孔径雷达卫星遥感影像或光学卫星遥感...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理卫星遥感影像，所述待处理卫星遥感影像包括合成孔径雷达卫星遥感影像或光学卫星遥感影像；根据所述待处理卫星遥感影像，基于色度指数计算第一植被图；获取预设时间段；根据所述预设时间段，计算水体模板图；根据所述第一植被图和所述水体模板图，计算第二植被图；从所述第二植被图中提取目标植被图
。2.
根据权利要求1所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述根据所述预设时间段，计算水体模板图，包括：根据所述预设时间段，获取时序影像集，所述时序影像集包括多个时相待处理卫星遥感影像；根据所述时序影像集，计算时序水体图集，所述时序水体图集包括多项第三植被图；根据所述时序水体图集，计算水体像元次数图；根据所述水体像元次数图，计算水体频率图；根据所述水体频率图，计算所述水体模板图
。3.
根据权利要求1所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述根据所述待处理卫星遥感影像，基于色度指数计算第一植被图，包括：根据所述待处理卫星遥感影像，合成目标彩色图像；根据所述目标彩色图像，基于色度指数计算主波长和纯度；根据所述主波长和所述纯度，从所述目标彩色图像中提取所述第一植被图
。4.
根据权利要求3所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述根据所述待处理卫星遥感影像，合成目标彩色图像，包括：对所述待处理卫星遥感影像进行预处理，得到目标卫星遥感影像；根据目标卫星遥感影像，合成待处理彩色图像，所述待处理彩色图像包括伪彩色图像
、
视真彩色图像或标准假彩色图像；对所述待处理彩色图像进行图像拉伸，得到目标彩色图像
。5.
根据权利要求3所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述色度指数包括目标刺激值
、
待处理色度坐标或待处理色度点距离，所述根据所述目标彩色图像，计算主波长和纯度，包括：根据所述目标彩色图像，计算所述目标刺激值，所述目标刺激值包括第一刺激值
、
第二刺激值或第三刺激值；根据所述目标刺激值，计算所述待处理色度坐标；根据所述待处理色度坐标，计算所述待处理色度点距离和纯度；根据所述待处理色度点距离，计算主波长
。6.
根据权利要求5所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述根据所述目标刺激值，计算所述待处理色度坐标，包括：根据所述目标刺激值，计算第一归一化值；根据所述目标刺激值，计算第二归一化值；
根据所述第一归一化值和第二归一化值，计算所述待处理色度坐标
。7.
根据权利要求5所述的基于色度指数的多源卫星影像浮水植物识别方法，其特征在于，所述待处理色度坐标包括光谱轨迹色度坐标
、
等能白光点色度坐标或第一色度坐标，所述根据所述待处理色度坐标，计算所述待处理色度点距离，包括：根据所述等能白光点色度坐标和所述第一色度坐标，计算斜率，所述斜率的计算公式如下：式中，
k
为所述斜率，
x
c
为所述第一色度坐标的横坐标，
y
c
为所述第一色度坐标的纵坐标，
x
s
为所述等能白光点色度坐标的横坐标，
y
s
...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦雁，罗澍然，吉红香，郑泳，黄本胜，王晟力，彭力恒，蔡季宏，周晓鑫，徐张帆，杨楚旋，钟丽坤，
申请(专利权)人：广东省水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。