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申请/专利权人：三明学院

摘要：本发明实施例提供一种毛竹林分布的识别方法、装置、设备和存储介质，涉及遥感影像的信息识别提取的技术领域。其中，这种识别方法包括S1、获取目标区域的不同毛竹叶物候期的遥感影像。S2、计算不同毛竹叶物候期的遥感影像的多个植被指数和多个纹理特征。S3和S4、从多个植被指数和多个纹理特征中选取第一特征和第二特征。S5、基于第一特征，计算目标区域的多个物候特征。S6、从多个物候特征选取第三特征。S7、通过卷积法融合遥感影像的第一特征、第二特征和第三特征，获得目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别待识别影像中的毛竹林分布情况。通过物候特征来识别毛竹林的分布情况，大大提升了毛竹林的分类精度。

主权项：1.一种毛竹林分布的识别方法，其特征在于，包含：获取目标区域的不同毛竹叶物候期的遥感影像；其中，所述目标区域内具有多个样本区域；样本区域用以提取训练样本；样本区域为均匀分布在目标区域内，每个样本区域的面积为20m*20m，并对样本区域的中心点进行定位；所述多个样本区域包含毛竹样本区域和其它样本区域；其它样本区域包括阔叶林样本区域、马尾松林样本区域、杉木林样本区域；所述不同毛竹叶物候期包括新竹展叶前4月与新竹绿叶后9至10月；计算所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的多个植被指数和多个纹理特征；提取所述多个样本区域的多个植被指数，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第一预设值的植被指数作为第一特征；提取所述多个样本区域的多个纹理特征，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第二预设值的纹理特征作为第二特征；基于所述第一特征，计算所述目标区域的多个物候特征；提取所述多个样本区域的多个物候特征，通过多重比较法，选取所述毛竹样本区域和所述其它样本区域的显著性小于第三预设值的物候特征作为第三特征；通过卷积法融合遥感影像的所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，获得所述目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别所述待识别影像中的毛竹林分布情况；计算所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的多个纹理特征，包括：分析所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的主成分；根据所述主成分中的第一主成分，基于灰度共生矩阵，提取不同窗口尺寸下的多个纹理特征；根据不同窗口尺寸下的多个纹理特征，分别提取毛竹林信息，以获得不同窗口尺寸下的毛竹林分类精度和J-M距离，并选取毛竹林相对于其它三种树种的J-M距离最大的窗口所提取的多个纹理特征，以获得所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的多个纹理特征；其中，所述窗口为21×21；基于所述第一特征，计算所述目标区域的多个物候特征，包括：将所述不同毛竹叶物候期的遥感影像的第一特征相减和相乘，以获得所述目标区域的物候特征；其中，所述物候特征包括NDVI10月减NDVI4月和NDVI10月乘NDVI4月两副影像；通过卷积法融合遥感影像的所述第一特征、所述第二特征和所述第三特征，获得所述目标区域的待识别影像，并通过分类模型，识别所述待识别影像中的毛竹林分布情况，包括：通过三次卷积法融合遥感影像的第一特征、所述第二特征和所述第三特征，以获得待识别影像；根据所述多个样本区域从所述待识别影像中，提取多个训练样本；根据所述多个训练样本，构建分类模型，并通过所述分类模型识别所述待识别影像中的毛竹林的分布情况。

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