一种基于密集时序影像的树种识别方法、装置及设备

本申请实施例提供了一种基于密集时序影像的树种识别方法、装置及设备，其中，方法包括：获取研究区的密集长时序多光谱遥感影像和地形数据；根据所述密集长时序多光谱遥感影像进行影像波段融合构建12个植被光谱指数；利用线性光谱混合模型结合地形数据对研究区密集长时序多光谱遥感影像中的地物进行土地利用分类，分为建筑物、水体和其他地物以及林地数据集，并基于提取的林地数据集进行预分类，采用RVI阈值法结合线性光谱混合模型将林地数据集分为常绿林和落叶林；根据所述林地数据集进行Savitzaky‑Golay滤波变换和光谱微分变换，得到NDVI变换影像集；根据所述植被光谱指数NDVI变换影像集作为分类特征进行组合后探讨通过随机森林模型对所述研究区的树种进行分类效果。