【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，属于图形数据读取和资源管理。
技术介绍
1、利用遥感技术对冬小麦苗情进行分级的方法尚处于发展阶段，面临一些限制。申请号为202110351494.8的专利申请文件中，公开了作物苗情分级遥感监测方法及装置，使用单一时间的ndvi指数建立了冬小麦苗情遥感监测方法，但是无法解决影像由于云雾的影像造成的数据缺失的问题，同时缺少机理性的相关信息。具体来说，基于监督分类、非监督分类和植被指数时间序列曲线的方法在提取麦田种植面积方面表现出色，但在精确区分冬小麦苗情的不同级别上存在一定的挑战，表现为不确定性较高。另一方面，尽管机器学习方法如人工神经网络、支持向量机和决策树在理论上具有潜力，但它们在实际应用中可能面临拟合现象、学习时间过长等问题，在大范围区域的应用中这些问题会更加突出，从而限制了方法的实用性。这表明，尽管这些遥感监测技术具有潜力，但仍需进一步的优化和发展，以提高它们在冬小麦苗情分级方面的精确度和适用性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在...
【技术保护点】
1.一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，S3包括：三个权重因子的总和为3，权重因子确定方法具体为：
3.根据权利要求2所述的一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，S4包括：得到苗情识别模型共包含5个参数、、、、和3个自变量、、，通过遗传优化算法，仅使用遥感信息和区域统计信息，对苗情识别模型的五个参数进行优化，使用遗传算法进行函数优化：
【技术特征摘要】
1.一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，s3包括：三个权重因子的总和为3，权重因子确定方法具体为：
3.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振海，高立新，陈华峰，徐学欣，王士俊，朱红春，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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