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申请/专利权人：中国农业大学
摘要：本发明公开了一种面向不同玉米种植场景的光学微波遥感数据协同制图方法，涉及遥感识别领域，包括：下载目标区域的卫星影像数据，存储至多源数据集成格网系统中，提取遥感影像时间序列数据；考虑云量按生育期提取不同时序长度的影像，并根据影像重返周期进行时序重采样；充分考虑时序互补的多源协同思路，采用归一化算法处理下载的遥感影像数据，构建协同数据集；针对玉米的四种种植场景通过随机森林算法的特征重要性评估得到表征玉米间差异的光学和微波遥感优势特征集；聚类不同种植场景的玉米样本，结合多源遥感优势特征集构建分类模型，将不同种植场景的样本输入到分类模型中训练，利用训练后的高精度分类器对目标年不同玉米种植场景分类制图。
主权项：1.一种面向不同玉米种植场景的光学微波遥感数据协同制图方法，其特征在于，包括：步骤1，遥感影像下载与处理，包括：下载目标区域的卫星影像数据，存储至多源数据集成格网系统中，提取以各地理格网为存储单位的遥感影像时间序列数据；其中，所述卫星影像数据包括哨兵二号Sentinel-2的光学影像数据和哨兵一号Sentinel-1的微波影像数据；步骤2，在每个生育期内统计云量小于40％的影像覆盖度，按生育期提取数据集不同时序长度的影像，并根据影像重返周期，对所有提取的影像时序重采样，标准化处理影像时序，确保数据的一致性；步骤3，充分考虑时序互补的多源协同思路，采用归一化算法处理时序重采样后的影像数据，构建S2-S1协同数据集；步骤4，针对玉米的四种种植场景，构建多源遥感优势特征集来表征玉米间的微弱差异，通过随机森林算法的特征重要性评估得到表征玉米间差异的多源遥感优势特征集，所述多源遥感优势特征集包括光学影响优势特征集和微波遥感优势特征集；步骤5，使用K-Means结合DTW算法聚类不同玉米种植场景的玉米样本，结合所述多源遥感优势特征集利用Transformer模型构建不同玉米种植场景分类模型，将不同玉米种植场景的样本输入到分类模型中训练，提高分类器精度，利用训练后的高精度分类模型对目标年不同玉米种植场景分类制图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业大学 面向不同玉米种植场景的光学微波遥感数据协同制图方法
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