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申请/专利权人：深圳市数字城市工程研究中心;武汉大学
摘要：本发明涉及一种利用多季相Sentinel‑2影像快速识别城郊闲置耕地的方法与系统，通过挑选出不同季节的Sentinel‑2影像数据，进行一系列的预处理，消除闲置耕地识别影响因素，对预处理后的Sentinel‑2多季相时间序列影像，分别计算多季相EVI指数影像、多季相TTVI指数影像；合成多季相Sentinel‑2影像波段与多季相EVI、TTVI指数影像为多波段影像，利用高分辨率的Googleearth影像，生成闲置耕地和其他用地的训练样本，利用选择的训练样本，对多波段影像进行决策树分类，从而快速识别闲置耕地。本发明利用闲置耕地和地物的季节特征，可以快速识别城郊闲置耕地，大大提高了对闲置耕地的监管效率。
主权项：1.一种利用多季相Sentinel-2影像快速识别城郊闲置耕地的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：挑选出不同季节的Sentinel-2影像数据，并对每幅Sentinel-2S1C影像进行大气校正，获得地表反射率产品Sentinel-2L2A；步骤2：对步骤1获得的影像，利用图像融合的方法合成10m分辨率的影像；步骤3：针对步骤2获得的10m分辨率的产品进行预处理，包括去除影像生成时产生的云和云阴影，以及会对闲置耕地识别产生影响的地表覆盖类型区域，地表覆盖类型区域，包括如水体和不透水面；步骤4：针对步骤3处理后的Sentinel-2多季相时间序列影像，分别计算多季相EVI指数影像、多季相TTVI指数影像；步骤5：合成步骤3获得的多季相Sentinel-2影像波段与步骤4获得的多季相EVI、TTVI指数影像，利用高分辨率的Googleearth影像，生成闲置耕地和其他用地的训练样本，利用选择的训练样本，对多波段影像进行CART决策树分类，从而快速识别闲置耕地。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市数字城市工程研究中心 武汉大学 一种利用多季相Sentinel-2影像快速识别城郊闲置耕地的方法与系统
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