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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开了一种不同场景隐含物候信息的SAR影像水稻样本自动生成方法、存储介质和电子设备，具体通过分析地物目标的后向散射特性及其相互关系，结合水稻物候信息，以插秧期水稻后向散射特征为突破点，结合整个生长期长度、整个生长期水稻的后向散射系数变化范围、整个生长期水稻后向散射系数最大差值以及水稻后向散射系数变化趋势等条件，提出一种不同场景隐含物候信息的水稻样本自动生成方法，能够在不同场景下水稻种植信息（插秧期、生长周期和轮作类型）存在差异的情况下为有监督的水稻识别方法提供大量可靠的、隐含物候信息的水稻样本集。
主权项：1.一种不同场景隐含物候信息的SAR影像水稻样本自动生成方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤a、SAR影像收集及预处理：收集覆盖水稻生长期的SAR影像，并对SAR影像进行相应的预处理；步骤b、散射特性分析：对不同地表覆盖类型的后向散射系数时间序列的变化进行分析，为后续步骤c和步骤d所需参数的设置提供先验知识；步骤c、水稻插秧期初步提取：根据步骤b分析得到的先验知识，设置插秧期前后水稻后向散射系数的阈值，以及插秧期前后水稻后向散射系数差值的阈值，提取符合上述条件的日期作为水稻插秧期估计值，用于后续的水稻插秧期的精确提取；步骤d、水稻插秧期精准提取：根据步骤b的先验知识，寻找时间序列中最大的后向散射系数以及其所对应的日期，通过约束整个生长期水稻的后向散射系数范围、水稻后向散射系数变化趋势、整个生长期水稻后向散射系数最大差值以及整个生长期长度，提取满足上述条件的日期作为水稻插秧期，用于后续的水稻样本的自动生成；步骤e、水稻样本的自动生成：计算由步骤d获得的水稻插秧期的区域直方图，对区域直方图进行Savitzky-Golay滤波得到平滑曲线，提取平滑曲线的局部极大值，确定局部极大值所对应的日期，判定此日期所对应的像元作为水稻样本；步骤f、水稻样本净化：结合其它已公开的土地类型产品，利用其农田区域，通过对步骤e自动生成的水稻样本进行掩膜，完成水稻样本净化，获取最终水稻样本集；步骤g、水稻样本的验证：结合高分辨率光学遥感数据，对步骤f生成的水稻样本进行目视解译验证生成的水稻样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种不同场景隐含物候信息的SAR影像水稻样本自动生成方法、存储介质和电子设备
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