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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
摘要：一种基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法，本发明涉及一种农膜农田识别方法。本发明解决了传统农膜监测费时费力、主观性强、现场调查的覆盖范围窄的问题。本发明方法：一、制作分类样本数据集；二、获取多波段地表反射率图像并计算4种常见遥感指数图像；三、计算归一化农膜指数遥感图像；四、采用随机森林作为分类器进行监督分类；五、精度评价并生成最终遥感分类影像。本发明方法利用卫星遥感技术可以克服现场调查的不足，具有覆盖范围广、重访周期短、监测成本低等特点，可以实现大面积同步观测，实时准确地获取农膜覆盖面积及地理分布等信息，对于国家农业规划、资源管理、环境保护等方面具有重要的意义。
主权项：1.一种基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法，其特征在于基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法按照以下步骤进行：一、将目标区域分为覆膜农田、无膜耕地和林地三种类型，三种类型利用GoogleEarth高分辨率遥感影像和地面调查样点制作分类样本数据集，随机分为训练样本和验证样本，训练样本和验证样本比例为7:3；二、获取步骤一中三种类型的原始遥感图像后通过图像预处理模块完成图像融合、辐射定标、大气校正，得到多波段地表反射率图像，计算多波段光谱特征和指数特征及其时间序列；指数特征包括归一化植被指NDVI、增强型植被指数EVI、归一化建筑指数NDBI、归一化水体指数NDWI；三、对比分析步骤二中所述的指数特征时间序列曲线差异最明显的月份为遥感信息识别的最佳时相，利用重要性分析工具计算不同波段特征重要性分数确定最佳反演波段，计算归一化农膜指数NAFI，根据传感器特征选择不同的计算公式获取农膜指数遥感图像，Landsat和Sentinel对应的NAFI分别为LNAFI和SNAFI；四、采用随机森林作为分类器进行监督分类，决策树数量均设置为300，特征个数则保持默认值，设定不同组合方式，使用光谱特征和指数特征参与图像分类；五、构建验证结果的混淆矩阵，计算用户精度、生产者精度、总体精度和Kappa系数，精度评价并生成最终遥感分类影像；即实现了农膜农田的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法
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