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申请/专利权人：中国资源卫星应用中心
申请日：2019-12-12
公开（公告）日：2020-06-09
公开（公告）号：CN111259727A
主分类号：G06K9/00(20060101)
分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101)
优先权：
专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回
法律状态：2024.03.22#发明专利申请公布后的驳回;2020.07.03#实质审查的生效;2020.06.09#公开
摘要：本发明公开了一种基于遥感数据的秋收主要农作物信息提取方法及系统，本发明基于对多时相遥感影像进行波段合并，并结合各作物的物候特征、光谱特征和纹理特征等选取训练样本，采用B‑P神经网络方法对遥感数据进行监督分类，并对分类结果进行分类后处理，实现对研究区各县及全省夏玉米、棉花、花生、大豆、中稻等主要农作物的信息提取。本发明通过多时相遥感影像波段合并，在减小训练样本数量的条件下，提高了农作物的分类精度，降低了分类过程中的人工成本，提高了工作效率。
主权项：1.一种基于遥感数据的秋收主要农作物信息提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1调查待研究区主要秋收农作物，确定待研究区主要秋收农作物的分类体系；2根据步骤1中确定的分类体系，结合主要秋收农作物的物候期以及其光谱、纹理的特征，选取进行主要秋收农作物信息提取所需要的不同时相的研究区遥感数据，并利用遥感手段对多个时相遥感数据进行正射校正、图像配准、镶嵌、云检测的预处理工作，得到符合分类体系要求的多时相遥感数据；然后对符合分类体系要求的多时相遥感数据进行波段合并；3基于实地调查样方，利用目视解译的方法，挑选训练样本，综合多时相的主要秋收农作物的光谱、纹理信息，对于同一种秋收农作物绘制多套训练样本，最后对训练样本的数据集进行有效评估训练样本达到分类要求；其中，有效评估的条件为可分离性大于1.8；4根据目视解译与神经网络监督分类相结合的方法，对步骤2中波段合并处理后的多时相遥感数据进行信息提取，获取待研究区主要秋收农作物种植空间分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国资源卫星应用中心 基于遥感数据的秋收主要农作物信息提取方法及系统
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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