一种基于时序遥感和智能算法的高动态水位洪泛区湿地分类方法

本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体涉及一种基于时序遥感和智能算法的高动态水位洪泛区湿地分类方法，包括数据预处理、水文期划分、特征集构建、特征优选、湿地分类、动态湿地分类。本发明充分融合了Sentinel‑1雷达影像与Sentinel‑2光学影像的互补优势，实现了全天候、多时相的湿地监测，在多云、降雨频繁或地块破碎化严重的区域，仍能保持较高的时间分辨率与影像可用率，显著提高了动态监测的连续性与稳定性，通过提取各水文期内的NDVI统计特征（均值、极值、标准差、偏度、峰度、四分位数等），综合表征植被生长强度、稳定性及波动性，使模型能有效捕捉湿地植被的时间变化规律。