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申请/专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
摘要：本发明提供了一种田块级作物种植面积早期监测方法，包括：获取目标区域的卫星影像数据和作物样本数据集，并对卫星影像数据进行预处理，得到重建后的时间序列卫星数据；基于特征筛选算法确定用于作物分类的分类特征；基于影像分割算法，根据地块数据将卫星影像数据进行分割，得到对象单元；对各个对象单元进行光谱聚合，得到聚合影像；根据聚合影像、分类特征和作物样本数据集对初始的机器学习分类器进行训练和评估，得到训练好的作物分类模型；将目标年份的遥感影像输入至作物分类模型中，得到目标年份田块级尺度作物早期监测结果。本发明能够显著降低了基于像元分类而产生的不确定性，提高了作物分类的准确性和时效性。
主权项：1.一种田块级作物种植面积早期监测方法，其特征在于，包括：获取目标区域的卫星影像数据和作物样本数据集，并对所述卫星影像数据进行预处理，得到重建后的时间序列卫星数据；所述作物样本数据集包括地面样本和地块数据；基于特征筛选算法筛选确定用于作物分类的分类最佳特征组合；基于影像分割算法，根据所述地块数据确定最佳影像分割阈值，将所述卫星影像数据进行分割，得到对象单元；对各个所述对象单元进行光谱聚合，得到聚合后影像；根据所述聚合影像、所述分类特征和所述作物样本数据集对初始的机器学习分类器进行训练和评估，得到训练好的作物分类模型；将目标年份的遥感影像输入至所述作物分类模型中，得到目标年份田块级尺度作物早期监测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种田块级作物种植面积早期监测方法
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