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公开(公告)号:CN118968310B
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411184035.5
申请日:2024-08-27
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省测绘科技研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的红树林分类方法,所述方法包括:获取待分类地区的多源遥感影像数据,对所述多源遥感影像数据进行预处理;获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征和水体指数和预处理后的雷达遥感影像数据VH波段,根据光谱特征、水体指数和VH波段构建新型红树林指数;使用高斯混合模型对待分类地区进行训练,得到红树林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类,能抑制天气干扰以及受潮汐的影响,挖掘出更多波段中可用的植被空间结构信息,结合高斯混合模型,丢弃样本集和预定参数,对抗云雾影响,提高红树林信息提取精度。
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公开(公告)号:CN118968310A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411184035.5
申请日:2024-08-27
Applicant: 中南林业科技大学 , 湖南省测绘科技研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于多源影像的红树林分类方法,所述方法包括:获取待分类地区的多源遥感影像数据,对所述多源遥感影像数据进行预处理;获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征和水体指数和预处理后的雷达遥感影像数据VH波段,根据光谱特征、水体指数和VH波段构建新型红树林指数;使用高斯混合模型对待分类地区进行训练,得到红树林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类,能抑制天气干扰以及受潮汐的影响,挖掘出更多波段中可用的植被空间结构信息,结合高斯混合模型,丢弃样本集和预定参数,对抗云雾影响,提高红树林信息提取精度。
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