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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
申请日：2021-04-15
公开（公告）日：2021-06-11
公开（公告）号：CN112949607A
主分类号：G06K9/00(20060101)
分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/00(20060101);G06N5/00(20060101)
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2021.10.29#实质审查的生效;2021.06.11#公开
摘要：本发明公开了一种基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法，包括，采集实验区域无人机高分辨率遥感影像，同时获取实地样本验证数据；描述各类作物的光谱信息、纹理特征和空间几何特征；计算不同植被在光谱信息、纹理特征和空间几何特征表达，统计各特征变量的均值与方差；建立JMReliefF多特征优选公式，并利用公式确定参与分类的特征变量权重以及各特征变量的可分离程度；利用随机森林分类算法对研究区域的湿地植被进行精细识别，通过实验区域内采集到的样本数据进行精度验证。本发明方法具有识别范围广、效率高、成本低、周期短、精度高等特点。可在湿地植被的保护与监管等领域中使用，可以有效提高人工识别效率与精度。
主权项：1.基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法，其特征在于，包括以下步骤:S1:确定实验区域的空间范围，获取无人机高分辨率RGB遥感影像数据以及试验区域内样本验证数据，对收集到的数据进行训练；S2:对步骤S1获取的无人机高分辨率RGB遥感影像数据使用制图软件进行拼接获取数字正射影像DOM图，提取光谱特征并基于灰度共生矩阵和植被枝茎差异计算植被的纹理特征和空间几何特征；S3:对步骤S2所获取的光谱信息、纹理特征和空间几何特征中的特征变量的均值与方差进行计算，使用ReliefF算法计算各特征变量权重，剔除与分类无关的特征变量；S4:对步骤S3所得特征变量结果，使用JM距离算法计算各个特征变量的可分离程度，剔除影响分类精度的冗余变量；S5:对步骤S4所得优选特征采用面向对象分类方法结合随机森林RandomForest,RF分类器对实验区域的湿地植被进行精准识别，并通过区域内样本数据进行精度验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于JM Relief F湿地植被特征优选与融合方法
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