[0031] ?下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。本發(fā)明的實(shí)施例是為了示例和描述起見(jiàn)而給出的，而并不是無(wú)遺漏的或者將本發(fā)明限于所公開(kāi)的形式。很多修改和變化對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言是顯而易見(jiàn)的。選擇和描述實(shí)施例是為了更好說(shuō)明本發(fā)明的原理和實(shí)際應(yīng)用，并且使本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員能夠理解本發(fā)明從而設(shè)計(jì)適于特定用途的帶有各種修改的各種實(shí)施例。 [0032] 實(shí)施例1 [0033] 一種基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法，構(gòu)建灌漿期水稻絕收提取模型，通過(guò)該模型實(shí)現(xiàn)遙感影像的灌漿期水稻絕收提取， [0034] 本實(shí)施選取安徽省宣城市宣州區(qū)為研究區(qū)域，以Sentinel?2多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源，影像時(shí)間為2022年10月03日。 [0035] 一、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理 [0036] 下載Sentinel?2多光譜遙感影像，對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正（大氣校正后將影像DN值轉(zhuǎn)換為反射率數(shù)據(jù)）、正射校正、幾何配準(zhǔn)、鑲嵌，再將影像所用波段均重采樣為10m分辨率，最后根據(jù)研究區(qū)域范圍對(duì)影像進(jìn)行裁剪，裁剪區(qū)域如圖2所示。由于這些預(yù)處理方式均為遙感數(shù)據(jù)處理基本流程，在此不展開(kāi)贅述。 [0037] 二、計(jì)算Sentinel?2多光譜遙感影像植被指數(shù) [0038] ； [0039] ； [0040] ； [0041] ； [0042] 其中， 、 、 、 、 分別為近紅外波 段、紅外波段、短波紅外波段、紅邊波段1、紅邊波段3的地表反射率。圖3為L(zhǎng)SWI植被水分含量指數(shù)圖像。 [0043] 三、構(gòu)建決策樹(shù)模型（參照?qǐng)D4） [0044] 決策樹(shù)模型經(jīng)過(guò)如下判斷： [0045] S1，設(shè)置條件0.14＜NDVI＜0.55（即T0取0.55、T1取1.14），若條件不滿足，則像元標(biāo)記為其他地物，跳出決策樹(shù)模型，若條件滿足，則進(jìn)入S2判斷； [0046] S2，設(shè)置條件LSWI＜0.12（即T2取0.12），若條件不滿足，則進(jìn)入S3判斷，若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹(shù)模型； [0047] S3，設(shè)置條件GVMI＜0.25（即T3取0.25），若條件不滿足，則進(jìn)入S4判斷；若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹(shù)模型； [0048] S4，設(shè)置條件0.24＜CIr＜1.11（即T4取1.11、T5取0.24），若條件滿足，則像元標(biāo)記為絕收水稻；若條件不滿足，則判定為非絕收水稻。 [0049] 經(jīng)過(guò)上述決策樹(shù)，得到灌漿期水稻絕收空間分布信息，即灌漿期絕收水稻初步提取結(jié)果，如圖5所示。 [0050] ?然而，初步提取結(jié)果往往存在其他地物類型的影響，噪聲較多，需要對(duì)初步提取結(jié)果進(jìn)行后處理，包括小斑塊剔除、孔洞融合、濾波、腐蝕膨脹等圖像操作，并利用耕地矢量數(shù)據(jù)剔除非耕地的影響（即耕地矢量掩膜），得到最終的提取結(jié)果。 [0051] 四、精度驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)整 [0052] 精度驗(yàn)證使用野外考察安徽省宣城市宣州區(qū)獲得的102個(gè)灌漿期絕收水稻的位置信息，與提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算混淆矩陣及Kappa系數(shù)，獲得提取精度。 [0053] 通過(guò)調(diào)整提取模型中決策樹(shù)的參數(shù)，并利用參數(shù)調(diào)整后的提取模型進(jìn)行水稻絕收提取，經(jīng)精度驗(yàn)證獲得水稻絕收提取分類精度，選取最優(yōu)精度模型參數(shù)；也可以設(shè)定精度閾值（例如85%），分類精度達(dá)到設(shè)定閾值，則滿足要求；若低于設(shè)定閾值，則調(diào)整模型參數(shù)閾值，直到滿足要求為止。 [0054] 本實(shí)施例中，最優(yōu)分類精度為89.01%，Kappa系數(shù)為0.81，分類精度較高，圖6、圖7分別為局部地區(qū)原始Sentinel?2多光譜遙感影像及其水稻絕收提取結(jié)果。 [0055] 顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域及相關(guān)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。