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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于极化SAR图像和半监督回归的植物生长参数反演方法，包括：获取包含至少一个待测点的极化SAR图像的原始数据；每个待测点代表一个目标植物区域；对原始数据极化目标分解得到每个待测点的多维特征；从每个待测点的多维特征中选择目标维度的特征，得到每个待测点的关键特征；每个样本点的标签是该样本点代表的目标植物区域中目标植物的目标生长参数；采用训练好的随机森林回归器，根据每个待测点的关键特征进行目标生长参数预测，得到目标植物的目标生长参数；训练好的随机森林回归器是采用利用了基于半监督学习算法扩充后的训练样本训练的。本发明能够有效提升对植物生长参数的预测精度，且鲁棒性高。
主权项：1.一种基于极化SAR图像和半监督回归的植物生长参数反演方法，其特征在于，包括：获取包含至少一个待测点的极化SAR图像的原始数据；每个待测点代表一个目标植物区域；对所述原始数据进行极化目标分解，得到所述每个待测点的多维特征；从所述每个待测点的多维特征中选择目标维度的特征，得到所述每个待测点的关键特征；其中，所述目标维度是采用交叉验证的递归特征消除方法，对极化SAR样本图像中带标签的样本点的多维特征进行特征选择处理得到的；每个样本点的标签是该样本点代表的目标植物区域中目标植物的目标生长参数；采用训练好的随机森林回归器，根据所述每个待测点的关键特征进行目标生长参数预测，得到目标植物的目标生长参数；所述训练好的随机森林回归器是采用利用了基于半监督学习算法扩充后的训练样本训练的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 基于极化SAR图像和半监督回归的植物生长参数反演方法
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