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　　本发明专利技术涉及撂荒技术领域，具体公开了一种遥感图像耕地撂荒识别方法，包括以下步骤：S01：按照区域植被物候变化节点选取的三年份、春夏秋三季度的区域全覆盖高分遥感影像进而区域耕地矢量边界；S02：输出区域内季节性撂荒耕地栅格和年际性撂荒耕地栅格；S03：读取输入的区域耕地矢量边界，并获取其纬度范围，根据纬度范围获取j9跨境服务耕地覆盖植被的物候变化节点，根据物候变化节点读取输入的遥感图像和区域内耕地矢量边界文件并裁剪，得到区域内耕地的时序NDVI栅格数据；S04：对NDVI栅格数据可视化、阈值分割后，通过季节性撂荒算出年际性撂荒范围，输出年际性撂荒区域栅格。输出年际性撂荒区域栅格。输出年际性撂荒区域栅格。

　　[0002]撂荒地分为季节性撂荒和年际性撂荒，通常将一年内的暂时性撂荒称为季节性撂荒，将一年以上的撂荒称为年际性撂荒，目前对撂荒耕地的提取方法主要是基于NDVI的长时序遥感图像分析，先对每个时间点进行撂荒耕地的提取，叠加分析后获得季节性撂荒和年际性撂荒。[0003]现有技术：[0004]目前耕地撂荒的提取主要有两种，一种是基于长时序NDVI结合阈值分割的耕地撂荒提取，一种是基于机器学习的耕地撂荒提取。[0005]基于深度学习的方法通常是根据实地采样、已有撂荒矢量数据结合遥感图像制作标签数据，将标签数据与原始遥感影像按照需要裁减成特定大小后，按照比例分为训练集与数据集，进行模型的训练。目前常用的模型有SVM、CNN、DNN等。[0006]基于长时序NDVI结合阈值分割的方法，选取多个时间遥感图像，分别计算NDVI指数后利用耕地范围矢量进行剪裁获得耕地范围内的NDVI数据，结合野外采样数据，设

　　1.一种遥感图像耕地撂荒识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S01：按照区域植被物候变化节点选取的年份、春夏秋三季度的区域全覆盖高分遥感影像并且获得矢量边界；S02：输出区域内输出季节性撂荒耕地和年际性撂荒耕地栅格；S03：读取输入的区域耕地矢量边界，并获取其纬度范围，根据纬度范围获取耕地覆盖植被的物候变化节点，根据物候变化节点读取输入的遥感图像和区域内耕地矢量边界文件并裁剪，得到区域内耕地的时序NDVI栅格数据；S04：对NDVI栅格数据可视化、阈值分割后，得到季节性撂荒和季节性撂荒耕地栅格；S05：通过季节性撂荒算出年际性撂荒范围，输出年际性撂荒区域栅格。2.根据权利要求1所述的一种遥感图像耕地撂荒识别方法，其特征在于，在步骤S01中，区域植被物候变化节点包括作物收获时间、作物生长时间、茂盛时间和作物收割时间。3.根据权利要求1所述的一种遥感图像耕地撂荒识别方法，其特征在于，在步骤S03中，NDVI栅格数据包括第一季度NDVI栅格数据、第二季度NDVI栅格数据和第三季度NDVI栅格数据，将第一季度和第三季度NDVI分别和第二季度NDVI求差并将差值进行栅格可视化；将得到的差值栅格进行阈值分割，得到荒地和非荒地，对荒地部分进行栅格输出。4.根据权利要求1所述的一种遥感图像耕地撂...

　　技术研发人员：刘文毅郭亦伟张娅邓吉秋陈晓燕王明明王冠华孙贇何美香黄鹏飞宋冬伟，