摘要
本发明公开了一种基于物候的羊草群落分布遥感识别方法,包括以下步骤:步骤一,获取时间序列遥感影像;步骤二,分析NDVI时间序列曲线;步骤三,确定有效时段;步骤四,构建分类样本集;步骤五,构建分类特征集;步骤六,遥感影像分类;本发明通过剔除NDVI时间序列曲线中由人为因素导致的NDVI突变时段,确定了羊草群落识别的有效时段,以此保证了数据的准确性;利用动态时间规整算法评估像素位置的时间序列曲线与典型样本点时间序列曲线的相似性,完成了样本扩增,构建了更具代表性的分类样本集;通过结合整合典型物候参数和常用影像特征构建分类特征集,使分类结果更加精准,实现基于随机森林算法的羊草群落高效、准确识别。
技术关键词
NDVI时间序列
遥感识别方法
时间序列曲线
遥感影像分类
时间序列遥感影像
分类特征
样本
典型
动态时间规整方法
动态时间规整算法
随机森林
比值特征
指数特征
地形特征
像素
滤波方法
滤波算法
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调平控制方法
高空作业平台
速率
PID控制算法
动态时间规整算法
归一化植被指数
农作物精细分类方法
随机森林模型
NDVI时间序列
谐波
遥感识别方法
光伏电站
归一化方法
深度学习网络结构
影像
光谱图像分类方法
深度神经网络模型
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多层次特征融合
Sigmoid函数