基于多源遥感数据和改进指数的双季稻分类方法及系统

本发明公开了一种基于多源遥感数据和改进指数的双季稻分类方法及系统，属于遥感影像识别技术领域。该方法首先获取整个双季稻种植时段内的多源遥感数据，并基于预处理后的多源遥感数据，从每一种光学影像中分别提取改进双季稻指数特征和光谱波段特征，从Sentinel‑2光学影像中提取纹理特征，从DEM数据中提取地形特征，从Sentinel‑1合成孔径雷达数据中提取极化特征；最后将提取的所有特征输入经过训练的随机森林模型中，输出双季稻空间分布图。本发明通过联合多源数据，解决了单一数据源观测密度过低，数据质量不稳定的问题。本发明开发的双季稻物候指数可精准捕捉双季稻物候特征，结合其他辅助特征可进一步提高识别准确性。