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公开(公告)号：CN118196627A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410316696.2
申请日：2024-03-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/54
Abstract: 本发明提供基于Sentinel‑2影像特征优选的林地类型分类方法，涉及基于机器学习算法的遥感影像识别分类技术领域。该方法包括：获取待分类区的Sentinel‑2遥感影像并进行预处理，对预处理后的影像进行镶嵌裁剪，得到研究区的Sentinel‑2遥感影像；使用分层法逐层剔除研究区的Sentinel‑2遥感影像中的非植被区域，得到林地区域；获取林地区域的高清影像数据并从中选取原始样本；根据林地区域对应的Sentinel‑2遥感影像构建分类特征集；从原始样本中抽取训练样本集，从分类特征集中获取训练样本集中各林地类型的全部特征，采用随机森林算法计算各特征的重要性得分并确定最优特征组合；根据最优特征组合构建随机森林分类器，用于对林地区域进行林地类型的分类，得到林地类型的分类结果。
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