基于多源时序数据与物候时空纹理特征的红树林提取方法

本发明提出基于多源时序数据与物候时空纹理特征的红树林提取方法，包括以下步骤；步骤S1：获取遥感影像，对影像进行预处理操作；预处理操作包括辐射校正、地形校正、影像重采样、月度中值合成；步骤S2：基于递进式的多个深度学习模型，针对红树林区域提取进行模型的改进，学习物候特征的时空纹理信息，进行红树林区域的高精度提取；步骤S3：通过集成红树林的空间纹理信息和物候特征信息，解决提取红树林存在的异物同谱及气象干扰问题；步骤S4：基于多分支模型结构实现不同类型数据的并行处理；步骤S5：基于不同超参数的模型训练与微调；步骤S6：将训练后的模型用于全图预测，提升大区域红树林提取的效率与精度；本发明能有效提高红树林提取精度。