[发明专利]一种基于遥感技术的毒品原植物识别方法有效
| 申请号： | 201710547419.2 | 申请日： | 2017-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN107330413B | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 田亦陈;李强子;张飞飞;袁超;文美平;尹锴;杨光;陈强 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 泉州市潭思专利代理事务所(普通合伙) 35221 | 代理人： | 廖仲禧 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遥感技术的毒品原植物识别方法，用于通过遥感技术的分析识别出非法种植毒品原植物地块，提高毒品原植物的筛查效率。本发明提供一种基于遥感技术的毒品原植物识别方法，包括：根据适合毒品原植物生长的环境因子从地理环境区域中筛选出重点高风险种植区；根据所述重点高风险种植区从遥感数据中裁剪出重点高风险区遥感影像数据；根据毒品原植物光谱库中保存的毒品原植物光谱信息，使用面向对象分类方法从所述重点高风险区遥感影像数据中识别出非法种植毒品原植物地块；并使用混淆矩阵对所识别出的非法种植毒品原植物地块进行精度检验，并输出符合精度要求的非法种植毒品原植物地块信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遥感技术 毒品 植物 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于遥感技术的毒品原植物识别方法，其特征在于，包括：根据适合毒品原植物生长的环境因子从地理环境区域中筛选出重点高风险种植区；根据所述重点高风险种植区从遥感数据中裁剪出重点高风险区遥感影像数据；依据影像对象的异质性最小和尺度最优的双重原则，将所述重点高风险区遥感影像数据分割为最优尺度的影像对象；根据毒品原植物光谱信息为分割出的所述影像对象构建出毒品原植物识别特征，所述毒品原植物识别特征包括：影像对象的光谱特征、几何特征和多时相特征；通过所述毒品原植物识别特征对分割出的所述影像对象进行分类识别，从而得到非法种植毒品原植物地块；使用混淆矩阵对所识别出的非法种植毒品原植物地块进行精度检验，并输出符合精度要求的非法种植毒品原植物地块信息。
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