摘要
本发明公开了一种多维度多尺度遥感与地形特征融合的耕地非农化智能监测方法,步骤1、获取高分辨率影像、高光谱影像、DEM数据、耕地真值矢量数据、已调查监测的耕地矢量数据;步骤2、分割和聚类超像素地物对象;步骤3、以超像素地物对象为单位,提取各超像素地物对象范围内的特征;步骤4、将训练区提取的各特征组合成每个超像素地物对象的特征向量,构建超像素耕地对象训练样本数据;步骤5、训练耕地对象识别模型;步骤6、提取测试区耕地;步骤7、基于提取的测试区耕地和已调查监测的耕地矢量数据,利用空间叠置分析自动提取耕地变为非耕地的图斑,对该图斑进行优化、过滤筛选出耕地非农化图斑。本发明具有实操性、便捷性、可行性等优势。
技术关键词
耕地
智能监测方法
地形特征
像素
影像
多尺度
数字高程模型
对象识别模型
纹理特征
训练样本数据
高频特征
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