1.一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，包括：

步骤一、遥感图像采集：提取数据库中的无人机遥感对应的各采集参数、最大采集范围和采集高度，并提取数据库中的农田的各区域的形状，进而对无人机遥感进行校准，并规划无人机的飞行航线，从而采集农田中各区域的遥感图像；

步骤二、辐射校正：提取农田中各区域对应的遥感图像，将农田中各区域的遥感图像传输至辐射传递模型中，对农田中各区域的遥感图像进行进行辐射校正，获取农田中各区域的辐射遥感图像；

步骤三、特征数据获取：提取农田中各区域的辐射遥感图像，进而获取农田中各区域的辐射遥感图像的特征数据，特征数据包括各光谱特征、各纹理特征和各色彩特征；

步骤四、特征数据分析：提取农田中各区域的辐射遥感图像的特征数据，进而分析得出农田中各区域的遥感特征评估系数，从而在数据库中提取所需区域的遥感特征评估系数阈值，并获取农田各目标区域和农田各目标区域对应的几何遥感图像；

步骤五、几何校正：提取农田各目标区域对应的辐射遥感图像，记为各待二次校正图像，对各待二次校正图像进行几何校正，完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正，并记为农田目标区域的校正遥感图像；

步骤六、结果显示：完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正时，显示农田目标区域的校正遥感图像。

2.根据权利要求1所述的一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，所述对无人机遥感进行校准，并规划无人机的飞行航线，从而采集农田中各区域的遥感图像，具体校准和规划过程如下：首先进行无人机遥感的校准，根据数据库中的无人机遥感对应的各设置参数对无人机遥感的各设置参数进行设置；根据无人机遥感的最大采集范围在农田的各区域的形状中划分对应的各采集区域，并以从外圈向内圈的方式，将各采集区域的中心点的连线，并将连线作为无人遥感的飞行航线进行遥感图像的采集，由此获取农田中各区域的遥感图像。

3.根据权利要求2所述的一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，所述获取农田中各区域的辐射遥感图像的特征数据，具体获取过程如下：使用光谱分类技术将农田中各区域的几何遥感图像的每个像素分成不同的类别，进而基于每个像素的光谱响应得到农田中各区域的辐射遥感图像对应的各光谱特征；使用灰度共生矩阵方法计算遥感图像中局部颜色变化特征，进而得到农田中各区域的辐射遥感图像对应的各纹理特征；提取每个像素的R、G、B值，使用色彩的直方图、色彩的差异和相似性表示色彩特征，进而得到农田中各区域的辐射遥感图像对应的各颜色特征。

4.根据权利要求3所述的一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，所述分析得出农田中各区域的遥感特征评估系数，具体分析过程如下：将农田中各区域的辐射遥感图像的各光谱特征、各纹理特征和各色彩特征分别记为、 和 ，其中 表示为农田中各区域对应的编号， ， 为大于2的自然整数， 表示为区域的总数；表示为各光谱特征对应的编号， ， 为大于2的自然整数， 表示为光谱特征的总数； 表示为各纹理特征对应的编号，， 为大于2的自然整数， 表示为纹理特征的总数； 表示为各色彩特征对应的编号，， 为大于2的自然整数， 表示为色彩特征的总数；根据计算公式得出农田中第i个区域的

遥感特征评估系数，其中 、 和 表示为数据库中的农田对应的参考光谱特征、参考纹理特征和参考色彩特征， 、 和 表示为数据库中的农田对应的允许浮动的光谱特征、允许浮动的纹理特征和允许浮动的色彩特征， 、 和 表示为数据库中的农田的光谱特征对应的权重因子、纹理特征对应的权重因子和色彩特征对应的权重因子。

5.根据权利要求4所述的一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，所述获取农田各目标区域和农田各目标区域对应的几何遥感图像，具体获取过程如下：在数据库中提取所需区域的遥感特征评估系数阈值，并将农田中各区域的遥感特征评估系数与数据库中的所需农作物的遥感特征评估系数阈值进行对比，当农田中某区域的遥感特征评估系数等于数据库中的所需农作物的遥感特征评估系数阈值时，判断农田中该区域为所需区域，并将该区域记为农田目标区域，由此获取农田各目标区域和农田各目标区域对应的辐射遥感图像。

6.根据权利要求5所述的一种农业遥感图像校正方法，其特征在于，所述对各待二次校正图像进行几何校正，完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正，具体过程如下：采用多项式法对各待二次校正图像进行二次初步校正，首先在各待二次校正图像中建立坐标系，并选取对应的各控制点和控制点对应的坐标，将各待二次校正图像对应的各控制点和各控制点对应的坐标传输至几何校正模块中建立校正变换函数，从而完成二次初步校正且获取各二次初步校正图像；使用直接法获取各待二次校正图像的四个角点在对应的二次初步校正图像中对应的点坐标，根据各点坐标确定各二次初步校正图像的宽度和高度，从而确定输出各二次初步校正图像的范围；采用间接纠正法进行像元集合位置变换；获取各二次初步校正图像的各像元在各待二次校正图像上的位置和位置对应的像元灰度，当某二次初步校正图像的某像元的坐标位置是整数时，将该待二次校正图像该位置对应的像元灰度，作为该二次初步校正图像的该像元位置的灰度值；当某二次初步校正图像的某像元的坐标位置不是整数时，采用最近邻法进行重采样；由此获取各二次初步校正图像的灰度值；最终完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正，并记为农田目标区域的校正遥感图像。

7.一种执行权利要求1‑6任一项所述的农业遥感图像校正方法的遥感图像校正系统，其特征在于，包括：

遥感图像采集模块，用于提取数据库中的无人机遥感对应的各采集参数、最大采集范围和采集高度，并提取数据库中的农田的各区域的形状，进而对无人机遥感进行校准，并规划无人机的飞行航线，从而采集农田中各区域的遥感图像；

辐射校正模块，用于提取农田中各区域对应的遥感图像，将农田中各区域的遥感图像传输至辐射传递模型中，对农田中各区域的遥感图像进行进行辐射校正，获取农田中各区域的辐射遥感图像；

特征数据获取模块，用于提取农田中各区域的辐射遥感图像，进而获取农田中各区域的辐射遥感图像的特征数据，特征数据包括各光谱特征、各纹理特征和各色彩特征；

特征数据分析模块，用于提取农田中各区域的辐射遥感图像的特征数据，进而分析得出农田中各区域的遥感特征评估系数，从而在数据库中提取所需区域的遥感特征评估系数阈值，并获取农田各目标区域和农田各目标区域对应的几何遥感图像；

几何校正模块，用于提取农田各目标区域对应的辐射遥感图像，记为各待二次校正图像，对各待二次校正图像进行几何校正，完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正，并记为农田目标区域的校正遥感图像；

显示终端，用于完成农田目标区域对应的辐射遥感图像的几何校正时，显示农田目标区域的校正遥感图像。