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摘要：本发明涉及一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法，包括采集待监测区域的遥感图像，并对遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征；根据分割区域的目标特征、预设裸土地形的目标特征以及裸土监测模型，确定分割区域的裸土区域，其中裸土监测模型是基于U‑net神经网络模型训练得到的；将裸土区域的遥感影像与待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行叠置，得到待监测区域的裸土区域。本发明适用于大范围裸土变化监测，时空连续性强，不需要事先提取裸土。充分考虑到不同地物类型在不同遥感指标中呈现的差异性，进而判断是否发生裸土变化，且能够提高识别结果的精度。本发明还涉及一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测装置和设备。

主权项：1.一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法，其特征在于，所述方法包括：采集待监测区域的遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征；根据所述分割区域的目标特征、预设裸土地形的目标特征以及裸土监测模型，确定所述分割区域的裸土区域，其中所述裸土监测模型是基于U-net神经网络模型训练得到的；将所有所述分割区域的裸土区域的遥感影像与所述待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行叠置，得到所述待监测区域的裸土区域；所述对所述遥感图像进行预处理后进行分割，提取各分割区域的目标特征，具体包括：对所述遥感图像进行辐射定标、大气校正和裁剪，得到多个分割区域；分别计算各所述分割区域中像元的NVDI时间序列曲线，计算各所述像元的NVDI时间序列曲线与标准裸土地形的NVDI时间序列曲线的相似度；将所述相似度值大于预设阈值的所述像元的数量大于预设数量的所述分割区域作为待研究分割区域；采用特征提取网络对各所述待研究分割区域进行二值化特征提取，获得各所述待研究分割区域的目标特征；其中，所述特征提取网络是基于双曲函数进行构建，并利用浮点特征提取网络进行训练后得到的；所述分别计算各所述分割区域中像元的NVDI时间序列曲线，计算各所述像元的NVDI时间序列曲线与裸土地形的标准NVDI时间序列曲线的相似度，具体包括：所述裸土地形的标准NVDI时间序列曲线是通过记录在某一时间点的裸土地形的NVDI系数的平均值，从而得到所述裸土地形的标准NVDI时间序列曲线；获取所述分割区域中像元的归一化植被指数NDVI，通过波段合成和SG滤波获得所述分割区域中像元的NDVI时间序列曲线；采用弗雷歇距离算法，计算所述像元的NVDI时间序列曲线与裸土地形的标准NVDI时间序列曲线的相似度；所述将所有所述分割区域的裸土区域的遥感影像与所述待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行叠置，得到所述待监测区域的裸土区域，具体包括：在遥感图像处理平台ENVI中对所述分割区域的裸土区域的遥感影像与所述待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行第一波段运算，符合第一预设条件的为裸土地形，否则去除，得到第一值图像；在遥感图像处理平台ENVI中对所述分割区域的裸土区域的遥感影像与所述待监测区域的遥感图像的彩色合成图像进行第二波段运算，符合第二预设条件的为裸土地形，否则去除，得到第二值图像；将所述第一值图像和所述第二值图像进行逻辑交集运算，得到所述待监测区域的裸土区域。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于高分辨率卫星遥感的裸土监测方法、装置和设备