摘要
本发明公开一种融合作物信息和数据预处理的盐渍化遥感反演方法,土地利用数据集经拼接、裁剪等处理得到高置信度耕地范围;按规则网格法布点采样并测定土壤电导率;对遥感影像进行预处理;划分作物生长阶段并构建多时相光谱特征集;构建 NDVI 时序数据集并提取物候特征;基于多时相光谱和物候特征提取种植结构信息;通过独热编码将种植结构转化为作物类型数据,与多时相光谱、物候特征融合构建作物信息数据集;通过数据预处理并结合地面实测盐分数据,构建盐分反演模型并验证;评估模型跨年份泛化能力;最终将反演结果可视化生成盐渍化图谱。本发明通过系统整合作物多维信息与优化数据预处理流程,显著提升了盐渍化监测精度和跨时空适应性。
技术关键词
遥感反演方法
物候特征
机器学习算法
耕地
地表反射率
盐分
归一化植被指数
影像
指标
短波红外波段
土地利用数据
采样点
随机森林
土壤含盐量
阶段
栅格
反演模型
图谱
系统为您推荐了相关专利信息
多模态数据融合
贝叶斯推理方法
缺陷预测
隐马尔可夫模型
深度学习模型
专家抽取方法
学科知识图谱
专家数据库
项目特征
精度
电网物料管理系统
数据终端
构建用户画像
物联网设备
机器学习算法融合