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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所

摘要：一种水田泡田进度高时空分辨率监测方法，本发明涉及水田泡田的监测方法。本发明方法：调查水田泡田的时间段；对GF‑3数据和Sentinel‑2数据进行预处理；光学遥感方面，评价常用水体指数水田泡田识别能力，并将水体指数阈值法和植被指数差值法识别效果作比较；采用MNDWI水体指数阈值法对Sentinel‑2光学影像进行二分类，区分未泡田区域和已泡田区域；雷达遥感方面，采用动态阈值分割方法和决策树分类方法对GF‑3影像进行分类，识别未泡田和已泡田区域；联合光学和雷达影像，进行多期水田泡田进度监测，显示水田泡田进度的时空动态分布，并统计累计泡田面积和比例。本发明不仅对于水稻种植的生产活动提供了依据，对于环境保护和鸟类的保护也有一定帮助。

主权项：1.一种水田泡田进度高时空分辨率监测方法，其特征在于水田泡田进度高时空分辨率监测方法按照以下步骤进行：一、调查待监测的水田泡田的时间段，获取时间序列的GF-3影像和Sentinel-2影像；二、对GF-3数据进行预处理；三、Sentinel-2数据进行预处理，保留水体信息，对光学遥感影像进行去云、去雾、去雪处理；四、分别选择Sentinel-2影像中已泡田的水田区域、未泡田的水田区域、厚云、薄云、雪区域的样本数据，进行直方图绘制；五、根据直方图分布，获取常用水体指数的水体与非水体阈值，区分未泡田区域和已泡田区域，并且确定波段反射率阈值去除云、雾、雪；六、光学遥感：评价常用水体指数水田泡田识别能力；七、根据水田泡田识别能力评价结果，采用改进的归一化差异水体指数MNDWI水体指数，利用静态阈值分割法数对Sentinel-2光学影像进行二分类，区分未泡田区域和已泡田区域；当MNDWI的阈值大于-0.15为水田有水的区域，即已泡田水田；八、雷达遥感：采用动态阈值分割方法和决策树分类方法对GF-3影像进行分类，识别未泡田和已泡田区域；具体对于雷达影像中GF-3影像经过拼接、复数数据转换、多视、滤波和地理编码的预处理后，WSC扫描模式利用动态阈值分割法提取水田已泡田区域，按入射角范围进行分级；根据样本提取HV和HH极化方式的后向散射系数，分别对HV和HH极化方式的后向散射系数进行直方图分布统计，得到每一等级的阈值；选择HV极化方式的后向散射系数作为特征；由HV极化方式的直方图分布得到1级到5级的阈值，再对阈值和入射角等级进行关系拟合，进而得到随角度变化的动态阈值；根据动态阈值影像和WSC扫描模式影像进行逻辑运算，逐期进行阈值分割，得到每一时期水田已泡田区域；对于FSII扫描模式的GF-3影像利用HV和HH极化方式的后向散射系数采用决策树分类方法监测水体泡田进度；九、联合多期时间序列的步骤七的光学和步骤八的雷达影像，进行多期水田泡田进度监测；十、在GEE平台上显示水田泡田进度的时空动态分布，并统计累计泡田面积和比例，即实现了水田泡田进度高时空分辨率的监测。

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