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申请/专利权人：中国科学院南京地理与湖泊研究所
摘要：本发明提供了基于Sentinel‑1SAR和Sentinel‑2MSI融合的湖泊沉水植被自动提取方法，分别对Sentinel‑1SARGRD影像计算RVIdual以及对Sentinel‑2MSITOA影像的水生植被相关敏感波段进行主成分分析，使用RVIdual替换第一主成分，对替换后的主成分分析结果进行逆变换，得到融合波段，对融合波段中的波段1使用高斯混合模型聚类进行分类，基于最优聚类簇数获取对应聚类结果，分别计算每一类对应的波段1均值，均值最高的一类即沉水植被。本发明能够自动、实时、大范围、高精度的绘制浅水湖泊中沉水植被的空间分布，对监测和追踪湖泊沉水植被时空动态和湖泊生态修复及管理具有重要现实意义。
主权项：1.基于Sentinel-1SAR和Sentinel-2MSI融合的湖泊沉水植被自动提取方法，其特征在于，包括：对研究区Sentinel-2MSITOA影像的水生植被相关敏感波段进行主成分分析；获取与处理的Sentinel-2MSITOA影像时间最接近的Sentinel-1SARGRD影像，对Sentinel-1SARGRD影像计算双极化雷达植被指数RVIdual，使用RVIdual替换主成分分析中的第一主成分，对替换后的主成分分析结果进行逆变换，获取融合波段，取融合波段中的波段1用于沉水植被提取：对波段1图像进行高斯混合模型聚类，基于最优聚类簇数获取对应聚类结果，分别计算每一类对应的波段1均值，均值最高的一类即沉水植被。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于Sentinel-1 SAR和Sentinel-2 MSI融合的湖泊沉水植被自动提取方法
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