1.一种基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，其特征在于，其步骤如下：

S1、在油菜开花期内利用光学卫星采集若干幅光学卫星影像，并分别对光学卫星影像进行预处理，得到地表反射率图像；

S2、利用手持GPS获取油菜种植地块和其他地物的地理位置信息，利用光谱采集软件采集地表反射率图像中的油菜种植地块和其他地物的像元光谱样本，并将油菜种植地块随机分为两组：油菜种植地块I和油菜种植地块II；

S3、利用抽样统计方法分析油菜种植地块I的像元光谱与其他地物的像元光谱的差异，确定用于识别油菜种植地块的有效光谱波段及其阈值，其中，有效光谱波段包括绿色波段和近红外波段，且绿色波段对应的阈值为α，近红外波段对应的阈值为β；

S4、构建油菜花遥感指数模型，利用油菜花遥感指数模型计算油菜种植地块II的油菜花指数图像，统计油菜种植地块II的油菜花指数图像中像元值分布区间，选取油菜花指数图像中像元值分布区间的最小值作为识别油菜种植地块的阈值γ；

S5、采集油菜种植地块II上油菜出苗至开花期内的时序光学卫星影像的植被指数图像，利用中值合成技术计算油菜出苗至开花期内的植被指数中值图像；

S6、统计油菜种植地块II的植被指数中值图像的像元值分布区间，选取植被指数中值图像的像元值分布区间的最小值作为识别油菜种植地块的阈值δ；

S7、利用光学卫星采集待识别的光学卫星影像，并对待识别的光学卫星影像进行预处理，得到待识别的地表反射率图像；

S8、判断步骤S7中待识别的地表反射率图像中像元i的绿色波段的地表反射率是否大于阈值α，若是，执行步骤S9，否则，像元i所在位置为非油菜种植地块；

S9、判断像元i的近红外波段的地表反射率是否大于阈值β，若是，执行步骤S10，否则，像元i所在位置为非油菜种植地块；

S10、计算像元i的油菜花遥感指数CFI，并判断油菜花遥感指数CFI是否大于阈值γ，若是，执行步骤S11，否则，像元i所在位置为非油菜种植地块；

S11、计算油菜出苗至开花期内像元i的植被指数中值，并判断植被指数中值是否大于阈值δ，若是，像元i所在位置为油菜种植地块，否则，像元i所在位置为非油菜种植地块；

S12、循环执行步骤S8至步骤S11，直至遍历完待识别的地表反射率图像中的所有像元，完成油菜种植地块的识别。

2.根据权利要求1所述的基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，其特征在于，所述对光学卫星影像进行预处理得到地表反射率图像的方法为：首先利用FLAASH大气校正法对光学卫星影像进行地形校正处理，再利用地形校正法对大气校正处理后的光学卫星影像进行再次校正处理，得到光学卫星影像的地表反射率图像。

3.根据权利要求1所述的基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，其特征在于，所述步骤S4中的油菜花遥感指数模型为：其中，CFIi表示油菜花遥感指数图像中像元i的油菜花遥感指数，ξgreen,i表示地表反射率图像中像元i的绿色波段的地表反射率，ξblue,i表示地表反射率图像中像元i的蓝色波段的地表反射率，i＝1,2,…,n，n为地表反射率图像中像元的总数量。

4.根据权利要求1所述的基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法，其特征在于，所述步骤S5中植被指数中值图像的获得方法为：首先，利用光学卫星采集油菜种植地块II上油菜出苗至开花期内的时序光学卫星影像，并分别对每幅影像进行预处理得到地表反射率图像；其次，利用归一化差异植被指数分别对地表反射率图像进行计算得到植被指数图像；最后，在像元尺度上对比油菜出苗至开花期内的相同像元位置上的一组植被指数，保留其中值，依次对比直至遍历所有位置的像元值，即得到植被指数中值图像。