- 专利标题： 基于无人机高光谱影像和机器学习算法模型研发的珍稀树种识别方法
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申请号： CN202111512373.3申请日： 2021-12-08
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公开(公告)号： CN114220028A公开(公告)日： 2022-03-22
- 发明人: 朴虹奕 , 周湘山 , 张磊 , 何涛 , 秦甦 , 周杰 , 何珊
- 申请人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
- 申请人地址： 四川省成都市青羊区浣花北路1号
- 专利权人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
- 当前专利权人： 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 四川省成都市青羊区浣花北路1号
- 代理机构： 成都虹桥专利事务所
- 代理商 吴中伟
- 主分类号： G06V20/17
- IPC分类号： G06V20/17 ; G06V10/54 ; G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/70 ; G06K9/62 ; G06N20/10
摘要：
本发明涉及高光谱图像处理及机器算法技术，其公开了一种基于无人机高光谱影像和机器学习算法模型研发的珍稀树种识别方法，提高珍稀树种识别的效率和精度。本发明基于无人机高光谱影像获取特征波段及植被指数、纹理指数作为自变量，鉴别珍稀树种与其它树种之间的相关性并建立模型。通过调试模型的中的植被指数，纹理指数，原始波段的筛选来获取精度最高的模型。为实现稀珍树种的识别，为生态环境监测提供更有效更准确的技术手段。
公开/授权文献
- CN114220028B 基于无人机高光谱影像和机器学习算法模型研发的珍稀树种识别方法 公开/授权日：2022-12-06
