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申请/专利权人：桂林理工大学
申请日：2023-10-23
公开（公告）日：2024-02-27
公开（公告）号：CN117611990A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/26;G06V20/17;G06V10/54;G06V10/58
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.15#实质审查的生效;2024.02.27#公开
摘要：本发明涉及桉树人工林技术领域，具体涉及基于ReliefF和ACO特征的桉树林面积提取方法，包括对林区进行普查，进行分类样本的选取，得到影像数据源；对影像数据源进行预处理，计算植被特征变量并堆栈，得到特征集；利用ReliefF算法对特征集选择特征子集，并利用ACO算法对特征子集进行搜索二次特征子集；将二次特征子集输入SNIC超像素分割算法分割，得到分割影像；基于堆栈集成学习模型对分割影像提取分类，得到分类结果；基于混淆矩阵对分类结果进行精度评定，并对精度进行验证，该方法结合ReliefF和ACO的特征优选方法搜索二次特征子集，减少信息冗余、提高分类精度，并通过SNIC超像素分割和堆栈集成学习进行桉树人工林提取，再次提高分类准确度。
主权项：1.基于ReliefF和ACO特征的桉树林面积提取方法，其特征在于，包括以下步骤：对林区进行普查，确认种植区域面积和桉树种植区域，并进行分类样本的选取，得到影像数据源；对所述影像数据源进行预处理，计算植被特征变量并堆栈，得到特征集；利用ReliefF算法对所述特征集选择优先特征子集，并利用ACO算法对所述特征子集进行搜索，得到二次特征子集；将所述二次特征子集输入SNIC超像素分割算法进行分割，得到分割影像；基于堆栈集成学习模型对所述分割影像进行桉树人工林提取分类，得到分类结果；基于混淆矩阵对所述分类结果进行精度评定，并对精度进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 基于ReliefF和ACO特征的桉树林面积提取方法
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