典型资源要素中林、灌、草三要素提取方法和系统

摘要

本发明提供一种典型资源要素中林、灌、草三要素提取方法和系统，包括：获取待识别影像中若干个帧的观测数据，将每一帧的观测数据作为向量，按照帧的时序对所述向量进行排序，获得向量序列；将类别标签以及正向时序和反向时序的向量序列输入至预设的时间递归神经网络中，根据所述时间递归神经网络的输出结果，获得待识别影像中的土地覆盖类型。本发明一方面更准确地反应出影像中地物的特征，另一方面通过提取更多的时间维度的信息为满足土地覆盖分类的精度要求提供了支持。