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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于NDVI时序特征的植被分类方法，在多个不同时刻分别下载样本区域和待分类地区的Sentinel‑2号卫星高分辨率遥感影像，然后对每一张遥感影像进行预处理后，计算每一张遥感影像中各个像素点的NDVI指标，进而建立样本区域已知植被的NDVI时序数据集和待分类地区未知植被的NDVI时序数据集，最后结合这两个数据集，利用SAM算法或SID算法进行分类。

主权项：1.一种基于NDVI时序特征的植被分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1、样本数据采集；设样本区域内植被的种类数为N，实地使用GPS手持仪在样本区域内记录各植被所在地的GPS世界坐标，然后记录对应坐标处植被的实际类型；2、多时相遥感影像的下载及预处理；2.1、在m个不同时刻分别下载样本区域和待分类地区的Sentinel-2号卫星高分辨率遥感影像，各m张，其中，样本区域的遥感影像记为Xi，待分类地区的遥感影像记为2.2、对2m张遥感影像进行预处理；在每一张遥感影像中，选取分辨率为10米×10米的蓝光B2、绿光B3、红光B4和近红外B8A四个波段数据，然后通过波段合成软件对四波段数据进行波段合成，形成RGB+近红外的真彩色影像，其中，遥感影像Xi处理完成后记为Yi，遥感影像处理完成后记为当2m张遥感影像进行相同处理后，共计得到2m张RGB+近红外的真彩色影像；对每一张真彩色影像进行辐射定标和大气校正，处理完成后分别记为Zi和3、建立遥感影像的NDVI时序数据集；3.1、定义NDVI时序数据集的元素值的取值范围为[-1，1]，当元素值为负值时，判定为云，水，雪覆盖，当元素值为0时，判定为岩石或者裸土，当元素值为正值时，判定为植被覆盖，且元素值越大表明植被覆盖度越高；3.2、定义像元的归一化植被指数NDVI； 其中，NDVIx,y表示影像中像元x,y处的归一化植被指数，表示像元x,y处的近红外波段反射率值，表示像元x,y处的红光波段的反射率值；3.3、遍历每一张图像Zi与然后利用公式计算出各像元x,y处的NDVIx,y；3.4、对每一张图像Zi，分别计算出N种已知植被区域所包含像元的NDVI均值，并作为N种已知植被的NDVI指标，再将m张图像中N种已知植被的NDVI指标按遥感影像拍摄时间排序，从而得到样本区域已知植被的NDVI时序数据集；3.5、设待分类地区中共包含M种未知植被，则对于每一张图像分别计算出M种未知植区域被所包含像元的NDVI均值，并作为M种未知植被的NDVI指标，再将m景图像中M种未知植被的NDVI指标按遥感影像拍摄时间排序，从而得到待分类地区未知植被的NDVI时序数据集；4、植被分类；4.1、根据样本区域已知植被的NDVI时序数据集，建立N种植被在各时间点处的目标向量； 其中，表示第j1种已知植被在第i个时刻的NDVI指标；根据待分类地区未知植被的NDVI时序数据集，建立M种植被在各时间点处的待测向量； 其中，表示第j2种已知植被在第i个时刻的NDVI指标；4.2、给定N种已知植被的分类阈值4.3、利用SAM算法进行分类；4.3.1、以样本区域N种已知植被为基准，计算待分类地区中任意一种未知植被与某一已知植被的光谱角DSAMj1,j2； 4.3.2、比较光谱角DSAMj1,j2与分类阈值的大小，如果则判定待分类地区中未知植被j2与样本区域内已知植被j1为同一种类；否则，判定待分类地区中未知植被j2与样本区域内已知植被j1为不同种类。

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