CN119399614A 基于水稻移栽期独特光谱特征的水稻遥感制图方法 （中国科学院东北地理与农业生态研究所）

基于水稻移栽期独特光谱特征的水稻遥感基于水稻移栽期独特光谱特征的水稻遥感别适合于大范围大尺度(国家/洲际/全球)水稻2下载水稻移栽期多光谱遥感影像，选择并利用SWIR波段、N坐标轴范围为低于0.5；因此，规定如果遥感影像中的每个候选像素x坐标值和y坐标值在3稻样本的所有凸包顶点(点)；其次，选择4[0018]水稻的样本像素在CIE颜色空间中分布在特定范围内：X坐标轴范围为0.235到该方法在1931年由国际照明委员会(简称CIE，法文名为CommissionInternationaledel'Eclairage)创建的颜色空间中进行。该方法的主要思想是通过分析水稻和其他地物在5[0033]本发明提出了一种全新的基于水稻移栽期光谱特征的水稻遥感制图方法(RiceTColour)。RiceTColour开拓性地基于水稻在移栽期间的独特光谱特征在CIE颜色空色空间内S1中水稻和其他五种土地覆盖物的训练样本散点图；图中(a)表示CIE色度图(即[0039]图4是实验一中在五个研究地点比较RiceColour方法和基准方法获得的水稻制图结果对比图；从左到右的列分别表示Landsat8卫星传感器图像，以及ARM_SARFS、NDWI、[0041]具体实施方式一：本实施方式基于水稻移栽期光谱特征的水稻遥感制图方法如6稻样本的所有凸包顶点(点)；其次，选择[0055]水稻的样本像素在CIE颜色空间中分布在特定范围内：X坐标轴范围为0.235到[0062]仔细选择了不同环境条件下的五个典型水稻种植区(五个研究区域的地理位置：7查和VFR图像(如谷歌地球(GE)VFR数据)收集的。训练样本仅从S1收集以建立水稻制图模[0071]谷歌地球引擎(GEE)云计算平台提供的Landsat_8表面反射率一级产品(T1_SR)用8于移栽期间稻田的独特光谱来检测稻田。RiceColour的工作流程如图4所示，详细阐述如法，最近所提出的ARM一SARFS自动水稻制图方法因其优于其他基于SAR的方法而被采用。基于监督分类器的方法，采用随机森林分类器(RFC)和单类支持向量机(OCSVM)作为参考。[0079]OCSVM的两个重要参数和分别控制目标类的内核宽度和异常样本的比例，需要仔9[0082]在S1、S2和S4中应用了基于像素的最小SWIR合成方法来生成水稻制图的合成图法产生的测绘结果以及所有本发明五个研究区的相应卫星传感器图像。从图中可以看出，制作的水稻地图与五个本发明区域的卫星传感器图深绿色识别)高度一致。这证明了所提出的方法在各种自然条件和管理实践下对水稻种植有本发明点(S3除外)的PA均超过92表明每个本发明点的几乎所有(超过92％)稻田都被[0086]在五个研究区域，用四个基准方法(ARM_SARFS、NDWI、RFC和OCSVM)对提出的型的水稻种植区进行比较。原始Landsat8卫星传感器图像以及这些地区各种方法的测绘法相比，RiceColour方法始终达到最高的OA，这与之前的目视检查结果一致。尽管ARM_在S2(89.46％)和S3(86.77％)