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公开(公告)号：CN119670525A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411481070.3
申请日：2024-10-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N20/00 , G01S7/40 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和特征筛选策略的星载微波散射计雪深反演方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。利用主动微波散射计数据，并结合积雪密度、地表温度、高程、经度、纬度和土地覆盖类型等数据，通过分析和统计输入特征和雪深间的相关性，提出联合相关系数特征筛选和消融实验特征筛选的策略得到最优输入特征，并通过机器学习模型的评估，可以得到研究地区最优的雪深反演输入特征和机器学习模型组合，最终利用该组合得到该研究地区的高精度雪深反演结果。
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