专利号：2021101678182

本发明公开了一种结合长时序数据和机器学习算法的热融塘状态识别方法，首先引入与热融塘状态变化相关的多光谱指数集，并将长时间序列的多光谱指数集的变化趋势参数集作为输入数据集，准确表征热融塘的变化动态；在输出端部分，采用基于像元的机器学习方法对热融塘区域进行变化状态的识别，逐像元地获取热融塘动态变化的结果，最终实现精度和效率均有保障的热融塘变化状态的识别。本发明在获取与热融塘状态关系密切的多光谱指数集的基础上，额外引入了各个指数长时间变化的趋势参数作为输入参数，克服了仅用静态指数作为输入参数无法准确表征热融塘变化动态的弊端，弥补了传统方法复杂且执行效率方面的不足。