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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于Landsat和MODIS的自动选取棉花样本的提取方法，涉及遥感地理信息技术领域，包括以下步骤：获取遥感影像并预处理；利用Landsat遥感数据对耕地进行面向对象分类提取，构建光谱特征、纹理特征和地形特征，提取信息并掩膜处理；获得耕地矢量数据并人工优化处理，计算耕地矢量数据的中心点；根据棉花的物候特征，利用MODIS‑NDVI时序数据，构建棉花样点筛选规则，获取棉花训练样点；基于Landsat耕地数据，构建棉花分类特征，利用面向对象机器学习分类法获取研究区空间分辨率为30米的棉花长时序的空间分布数据。本发明结合Landsat和MODIS遥感数据，自动化获取棉花样点，弥补长时序研究中训练样本的缺乏和较低空间分辨率的不足，高效且精度高。
主权项：1.一种基于Landsat和MODIS的自动选取棉花样本的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取长时序下棉花研究区域的所有Landsat遥感影像；利用Landsat遥感影像对耕地进行面向对象分类提取，获得棉花研究区域的相关特征，以此形成棉花研究区域的耕地信息；对棉花研究区域的耕地信息进行掩膜处理；掩膜处理完成后，利用栅格转矢量方法获得耕地地块的矢量数据，计算耕地地块矢量数据的中心点；根据棉花的物候特征，利用MODIS-NDVI时序数据，构建棉花样点筛选规则，并根据筛选规则从所有耕地地块矢量数据的中心点中选出棉花样本点；利用已选取的棉花样本点训练分类器，并采用训练后的分类器对Landsat遥感影像中棉花样本点进行标记，获取到棉花长时序的空间分布数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于Landsat和MODIS的自动选取棉花样本的提取方法
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