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申请/专利权人：黑龙江省农垦科学院;河海大学;黑龙江北大荒农业股份有限公司;江苏瀚禾数字科技有限公司

摘要：本发明公开了一种跨时域跨地域的作物分类识别方法及系统，包括：获取研究区域某时段作物生长遥感影像并进行预处理；计算获得多个植被指数，并对作物类型进行标注得到数据集，将数据集划分为训练集和测试集；构建XGBoost模型，采用训练集训练XGBoost模型，再基于假设分布检验法对测试集的数据进行修正并采用修正后的测试集对训练后的XGBoost模型进行测试，选择精度符合要求的XGBoost模型作为优化后的XGBoost模型；获取待预测的作物遥感影像，计算其多个植被指数并根据训练集修正起多个植被指数，最后将修正的多个植被指数输入到优化后的XGBoost模型中进行预测。本发明能够克服根据遥感影像的跨区域跨时域作物分类面临无效特征和模型失败的问题，提高了模型预测的精度。

主权项：1.一种跨时域跨地域的作物分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取研究区域的作物生长遥感影像，对遥感影像进行预处理；步骤2、对预处理后的遥感影像进行计算获得多个植被指数，将各个影像的植被指数按照时间顺序排列成时间序列，提取各月的数值信息，并根据研究区域各时段的作物类型进行标注得到数据集，将数据集划分为训练集和测试集；步骤3、构建用于预测作物分类的XGBoost模型，采用训练集训练XGBoost模型，再基于假设分布检验法对测试集的数据进行修正并采用修正后的测试集对训练后的XGBoost模型进行测试，选择精度符合要求的XGBoost模型作为优化后的XGBoost模型；步骤4、获取待预测的作物遥感影像，对其进行预处理后计算其多个植被指数，再根据训练集修正待预测的作物遥感影像的多个植被指数，最后将修正的多个植被指数输入到步骤3优化后的XGBoost模型中进行预测得到作物的分类。

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