申请/专利权人：江苏省农业科学院

申请日：2022-11-09

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116188793A

主分类号：G06V10/422

分类号：G06V10/422;G06V10/764;G06V20/10;G06V20/13

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于卫星遥感影像的紫云英种植面积监测方法，包括：获取研究区多时相遥感影像和研究区范围内地面所有农作物实测样点的经纬度数据；对研究区多时相遥感影像进行预处理，得到研究区遥感影像；对所有研究区遥感影像进行最佳特征组合分析，确定出最适宜时相；根据最适宜时相，选取研究区最适宜时相遥感影像；将研究区范围内地面所有农作物实测样点在研究区最适宜时相遥感影像上的像元作为训练样本对随机森林分类模型进行训练，得到训练好的随机森林分类模型；将待监测的研究区遥感影像输入至训练好的随机森林分类模型，得到研究区紫云英遥感影像分类结果；根据研究区紫云英遥感影像分类结果，得到紫云英种植面积。

主权项：1.一种基于卫星遥感影像的紫云英种植面积监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取研究区多时相遥感影像和研究区范围内地面所有农作物实测样点的经纬度数据；所述的研究区范围内地面所有农作物实测样点包括研究区范围内地面紫云英实测样点和研究区范围内地面同季其他农作物实测样点；步骤2：对研究区多时相遥感影像进行预处理，得到研究区遥感影像；步骤3：对所有研究区遥感影像进行最佳特征组合分析，确定出最适宜时相和最佳特征组合；步骤4：根据最适宜时相，选取研究区最适宜时相遥感影像；步骤5：将研究区范围内地面所有农作物实测样点在研究区最适宜时相遥感影像上的像元的最佳特征组合作为训练样本对随机森林分类模型进行训练，得到训练好的随机森林分类模型；步骤6：将待面积监测的研究区遥感影像输入至训练好的随机森林分类模型，得到研究区农作物分类结果，并从中提取出研究区紫云英遥感影像分类结果；步骤7：将研究区紫云英遥感影像分类结果输出为矢量化文件，利用GIS软件对该矢量化文件进行面积统计，得到紫云英种植面积。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏省农业科学院 一种基于卫星遥感影像的紫云英种植面积监测方法

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