1.基于含红边波段的卫星影像和物候差异的毛竹林遥感识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.实地调查确定毛竹林存在大/小年现象，再选取近两年春季及冬季的含红边波段的卫星影像；

步骤2.对选取的卫星影像进行预处理，得到处理后的卫星影像；

步骤3.基于预处理后的两期冬季卫星影像，分别计算它们的归一化植被指数NDVI，应用阈值分割方法，将两期NDVI值均大于设定阈值a的部分判别为植被覆盖区域，提取获得植被信息图；

所述的NDVI值按照如下公式进行计算： ，其中，NIR为近红外波段，Red为可见光的红波段，对于Sentinel‑2数据，NIR为B8波段，Red为B4波段，由此得到NDVI值的算式：NDVI=(B8‑B4)/(B8+B4)；

步骤4.基于预处理后的两期春季卫星影像，计算表示二者间差异的归一化毛竹指数NMBI，（1）

其中，NIR为近红外波段，VREk为各个植被红边波段，k=1，2，3，…,i为当前年份，i‑1为前一年，k为不同植被红边波段的数量；

所述含红边波段的卫星影像为Sentinel‑2卫星影像，所述Sentinel‑2卫星影像包含B6波段、B7波段、B8波段和B8A波段，在计算NMBI的算式中，NIR为B8波段，VRE1为B6波段，VRE2为B7波段，VRE3为B8A波段，将波段带入算式（1）得到：（2）；

再应用阈值分割方法，将NMBI值大于设定阈值b的部分判别为可能属于毛竹林的区域，提取获得毛竹信息图；

步骤5.通过对植被信息图与毛竹信息图进行叠加分析，获得最终的毛竹林分布图；具体为，将植被信息图与毛竹信息图进行叠加，所述毛竹信息图和所述植被信息图二者影像相交的部分为毛竹林的分布区域，提取获得最终的毛竹林分布图；

在完成最终的毛竹林分布图后进行现场验证，根据实地调查，选取毛竹林及其他植被各200个验证点，计算混淆矩阵及Kappa系数，当混淆矩阵求得的提取毛竹的总精度和kappa系数均达到一定阈值后确定本方法的设定阈值a和b满足要求。

2.根据权利要求1所述的基于含红边波段的卫星影像和物候差异的毛竹林遥感识别方法，其特征在于：所述步骤2中的预处理流程包括对卫星影像的辐射定标、大气校正和地形校正，对地形校正后的卫星影像重采样得到各个波段的img格式的图像文件且所述图像文件的空间分辨率达到10m，将各波段的图像文件合并后再剪裁出用于识别毛竹林的卫星影像。

3.根据权利要求2所述的基于含红边波段的卫星影像和物候差异的毛竹林遥感识别方法，其特征在于：所述步骤1中，春季的含红边波段的卫星影像选取5月份的卫星影像；冬季的含红边波段的卫星影像选取12至2月份的卫星影像。

4.根据权利要求3所述的基于含红边波段的卫星影像和物候差异的毛竹林遥感识别方法，其特征在于：所述的设定阈值b为0.1，所述的设定阈值a的取值范围为0.3‑0.5。