公开(公告)号：CN114266961A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111461864.X

申请日：2021-12-02

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 付波霖 ,  解淑毓 ,  覃娇玲 ,  何宏昌 ,  范冬林 ,  刘立龙 ,  黄良珂

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种整合高光谱和多频段全极化SAR影像的沼泽植被堆栈集成学习分类方法，该方法将高光谱影像和不同频段全极化SAR影像进行整合，通过多尺度分割、剔除高相关变量和Boruta算法进行变量优选，构建多维变量数据集，利用Stacking算法将不同的参数优化后的分类模型进行堆栈集成，构建沼泽植被识别分类模型，最后使用该模型对待分类数据进行分类得到沼泽湿地植被分类结果，并对分类结果使用评价指标进行定量评价。本发明将高光谱影像丰富的光谱信息优势和极化SAR影像能穿透植被冠层的优势进行整合来实现沼泽植被高精度识别与分类。

公开(公告)号：CN113936214B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202111216622.4

申请日：2021-10-19

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 付波霖 ,  左萍萍 ,  解淑毓 ,  何旭 ,  范冬林 ,  何宏昌

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/70 ,  G06T5/50 ,  G06T7/30 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于融合空天遥感影像的岩溶湿地植被群落分类方法，该方法通过整合无人机影像的高空间分辨率和卫星影像的高光谱分辨率的优势准确提取岩溶湿地植被群落空间分布范围；通过采用面向对象的多尺度分割，对构建的多维数集进行去除高相关性和变量选择，降低数据的冗余来提高岩溶湿地植被群落识别模型的训练精度与效率；通过对比优化的面向对象的机器学习算法，实现对不同岩溶湿地植被群落的高精度识别。

公开(公告)号：CN113936214A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111216622.4

申请日：2021-10-19

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 付波霖 ,  左萍萍 ,  解淑毓 ,  何旭 ,  范冬林 ,  何宏昌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/70 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06T5/50 ,  G06T7/30 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于融合空天遥感影像的岩溶湿地植被群落分类方法，该方法通过整合无人机影像的高空间分辨率和卫星影像的高光谱分辨率的优势准确提取岩溶湿地植被群落空间分布范围；通过采用面向对象的多尺度分割，对构建的多维数集进行去除高相关性和变量选择，降低数据的冗余来提高岩溶湿地植被群落识别模型的训练精度与效率；通过对比优化的面向对象的机器学习算法，实现对不同岩溶湿地植被群落的高精度识别。