一种基于Otsu-MNDWI协同筛选与机器学习的养殖塘监测方法

本申请公开了一种基于Otsu‑MNDWI协同筛选与机器学习的养殖塘监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集待测区域内的多源遥感数据；S2.对所述地表反射率数据进行影像预处理；S3.对预处理后的地表反射率数据进行MNDWI计算，得到对应的MNDWI指数图；S4.采用Otsu阈值分割方法将所述MNDWI指数图划分为水体区域与非水体区域；S5.通过Canny算法对步骤S4得到的水体区域进行水体边界提取；S6.将雷达VH极化数据、数字高程数据和全球地表水体频率数据作为辅助特征，与步骤S5得到水体区域特征进行以多源数据融合与过滤；S7.提取经过步骤S6处理后的水体区域中每个像元的多维特征作为输入特征，输入集成学习模型并训练，输出养殖塘的空间分布结果。