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摘要：本发明公开了一种多云多雨地区全自动水稻精准制图方法、系统及存储介质，涉及水稻作物监测技术领域，包括获取目标区域的扫描图像，制作目标区域的轮廓模型，并结合目标区域的地貌特征，确定目标区域的地貌分割图像；根据目标区域的地貌分割图像，分别获取目标区域的遥感特征信息。本发明通过采用光学影像、遥感技术以及模型构造三者相互结合的方法，一方面能够对多云多雨地区的水稻规划分布进行整体探测，另一方面能够对多云多雨地区进行地段精细化构建模型，有效满足了精细化的精准监控需求。也即有效的解决了现有技术中存在无法满足对多云多雨地区的水稻农作物进行精细化的精准监控需求的缺点。

主权项：1.一种多云多雨地区全自动水稻精准制图方法，其特征在于，包括：获取目标区域的扫描图像，制作目标区域的轮廓模型，并结合目标区域的地貌特征，确定目标区域的地貌分割图像；根据目标区域的地貌分割图像，分别获取目标区域的遥感特征信息，并对目标区域的遥感特征信息进行分析，确定目标区域中的农作物对象和非农作物对象的分布信息；获取目标区域中水稻的生长特征信息，制作目标区域中水稻的遥感特征变换曲线，确定目标区域中的水稻作物和其他作物的分布信息；根据目标区域中的农作物对象和非农作物对象的分布信息和或目标区域中的水稻作物和其他作物的分布信息，并结合目标区域的地貌分割图像，制作目标区域的水稻分布图像；具体的，所述确定目标区域中的农作物对象和非农作物对象的分布信息的方法包括：根据目标区域的地貌特征和目标区域的地貌分割图像，确定目标区域存在的识别对象；根据目标区域的遥感特征信息，分别获取目标区域中每一识别对象的遥感特征信息；获取水稻对象在不同时期的遥感特征，并结合目标区域中每一识别对象的遥感特征信息，制作水稻对象的第一筛选信息；根据水稻对象的第一筛选信息，对目标区域中每一识别对象的遥感特征信息，在目标区域中确定至少一个符合第一筛选信息的第一目标对象；其中，所述水稻对象的第一筛选信息包括：水稻对象的遥感特征中最小值和目标区域中每一识别对象的遥感特征中平均值；具体的，所述确定目标区域中的水稻作物和其他作物的分布信息的方法包括：根据目标区域中水稻的生长特征信息，并结合目标区域的遥感特征信息，确定目标区域中水稻遥感特征变化图形；根据目标区域中水稻遥感特征变化图形，制作水稻对象的第二筛选信息；根据水稻对象的第二筛选信息，将目标区域中符合第一筛选信息的第一目标对象进行二次筛选，确定目标区域中的水稻作物；其中，所述制作水稻对象的第二筛选信息的方法包括：根据目标区域中水稻的生长特征信息，确定水稻至少两个区间段生长特征；根据水稻至少两个区间段生长特征，分别确定水稻的每一区间段的遥感特征变化图形；根据水稻的每一区间段的遥感特征变化图形，分别确定水稻的每一区间段的遥感特征变化图形特征；根据水稻的每一区间段的遥感特征变化图形特征，制作水稻对象的第二筛选信息。

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