公开(公告)号：CN118097409A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410195631.7

申请日：2024-02-22

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 陈建军 ,  李信宏 ,  韩小文 ,  尤号田

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/13 ,  G06V10/771 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06N20/20 ,  G06N20/10 ,  G06N3/126 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了一种基于可解释性人工智能植被覆盖度反演性能优化方法，包括：基于GEE平台获取与实测目标区域对应的遥感影像数据集；基于遗传算法和XGBoost构建GA‑XGB特征选择算法；所述GA‑XGB特征选择算法对所述遥感影像数据集进行特征选择得到全局最优特征子集；构建堆栈集成模型，基于所述全局最优特征子集和所述堆栈集成模型得到植被覆盖度反演结果。本发明构建了一套FVC高精度反演方案，并实现了青藏高原FVC的高精度反演，该方案对其它生态参数反演具有重要的参考价值。