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摘要：本发明提供了一种基于多源遥感数据和机器学习的油菜空间制图方法，利用遥感云计算平台监测分析大范围油菜在开花期前后的光谱和物候特征，基于多源环境变量，利用物候学和机器学习方法实现油菜开花物候期的总体监测，为监督分类算法提供油菜开花物候先验；基于已生成的训练样本，通过光谱角制图的方法自动剔除噪声样本，并在谷歌地球引擎遥感云计算平台上利用获取的Landsat影像，实现整个待测区域的油菜大范围遥感空间制图。本发明耦合了遥感和环境变量数据，提出了基于多源数据和机器学习算法的油菜开花物候信息估算方法，有效突破了传统实地调查方法和站点记录方法在作物物候监测领域的时空局限性。
主权项：1.一种基于多源遥感数据和机器学习的油菜空间制图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在GEE遥感云计算平台上收集多时相的Landsat光学卫星遥感影像，对收集的光学卫星遥感影像进行大气校正和云检测预处理，得到无云的时间序列光学地表反射率数据；步骤2、在GEE遥感云计算平台上收集GLDAS数据，选取10个与油菜生长密切相关的环境变量作为特征变量，并对这些特征变量进行逐日均值合成；步骤3、基于实地调查和对高分辨率光学遥感影像的目视解译，获取具有代表性的油菜和非油菜样本，为油菜物候监测和精度评价提供基础数据，获取的油菜样本包含油菜开花日期；步骤4、构建RFR模型训练步骤3获取的油菜开花日期与环境变量之间的非线性拟合关系，估算油菜开花期，得到油菜开花物候先验信息；步骤5、基于步骤4得到的油菜开花物候先验信息，利用油菜指数—CI方法为研究区自动生成非监督的油菜训练样本；步骤6、利用光谱角制图-SAM方法清洗步骤5自动生成的训练样本，剔除噪声样本；步骤7、基于步骤6得到的清洗后的训练样本，在GEE遥感云平台上利用多RF融合制图框架进行油菜的空间制图；步骤8、通过本地Matlab软件进行制图结果的后处理，用形态学方法填补制图结果的空洞。
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百度查询： 水利部长江勘测技术研究所 长江水利委员会长江流域水土保持监测中心站 一种基于多源遥感数据和机器学习的油菜空间制图方法
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