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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种基于遗传规划和集成分类的遥感图像道路提取方法，首先对遥感数据进行预处理，然后采用遗传规划的方法对采样点的原始特征进行特征构建，并利用遗传规划的方法自动生成支持五个基分类器的组合方案，然后利用构建出的高级特征进行基分类器的训练，进而进行投票集成。本发明将遥感图像提取转换为语义分割任务，采用遗传规划的方法生成了一个可以进行高级特征构建并可以生成自动组合方案的集成分类器，在小样本训练数据的情况下实现了遥感图像道路提取，对训练数据的需求和依赖较小；通过基于样本点原始特征来构建高级特征，更好地提取到了遥感图像中的信息，能够自动找到最优的集成方案，提高了遥感图像道路提取的精度。
主权项：1.一种基于遗传规划和集成分类的遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，输入需要进行道路提取的图像，进行预处理，预处理包括采样和特征提取两个步骤，一个像素点为一个样本；S2，初始化种群，将样本的多个特征连接起来形成高维特征、将特征输入到自动构建的集成分类器中，执行分类得出样本属于每个类别的概率；S3，采用交叉，变异和精英策略更新种群；S4，利用设计的适应度评估函数评估种群中每一个个体的适应度值，并将种群中的适应度值最高的优秀个体保存在hof中；S5，判断是否达到种群的最大迭代次数；若没有，重复执行S3-S4，否则结束进化，选择最好的个体在测试集上进行测试。S6，重复执行S1-S5，选择重复实验得到的最好的个体对需要进行道路提取的图像中的所有像素点进行分类，保存每个像素点的预测值，通过语义分割实现道路提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于遗传规划和集成分类的遥感图像道路提取方法
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