一种基于无人机和卫星跨尺度传感的保护性耕作识别方法

本发明属于地表参数光学遥感反演领域，为一种基于无人机和卫星跨尺度传感的保护性耕作识别方法,包括：地表图像采集,对改进的U‑Net语义分割模型进行训练并进行预测得到秸秆的分割图像，将秸秆覆盖度与地面坐标相匹配后得到配准后的地表秸秆覆盖度空间数据集，利用多光谱遥感影像计算耕地秸秆覆盖度的坐标点的遥感光谱指数，将地表秸秆覆盖度空间数据集作为目标变量，将对应地表秸秆覆盖度的坐标点的遥感光谱指数以及多光谱遥感影像的波段信息作为特征变量，将目标变量和特征变量输入到XGBoost模型进行训练，并对耕地秸秆覆盖度的空间预测，本发明可以快速准确地进行大尺度的秸秆覆盖度测算和保护性耕作的识别。