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公开(公告)号：CN111950530A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010932539.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了农作物种植结构提取的多特征优选与融合方法，包括，收集不大于月尺度的时间序列卫星遥感数据集，同时完成研究区域内样本数据的预获取；描述各类作物的光谱与纹理特性；计算不同的样本在光谱信息、植被指数以及纹理特征量等的表达，统计各特征量的均值与方差，计算不同样本在各个特征量上的可区分能力；建立多特征优选公式，并利用公式确定参与分类的特征量以及各特征量在分类过程中所占的比重；构建一个新的图像；利用随机森林分类器对研究区域的农作物类型进行精细识别，生成农作物的时空分布专题图并验证精度。本发明解决了传统遥感信息提取方法中忽略了对分类特征量的筛选，从而增加了时间复杂度和计算机运行速率的问题。
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公开(公告)号：CN111950530B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202010932539.6
申请日：2020-09-08
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了农作物种植结构提取的多特征优选与融合方法，包括，收集不大于月尺度的时间序列卫星遥感数据集，同时完成研究区域内样本数据的预获取；描述各类作物的光谱与纹理特性；计算不同的样本在光谱信息、植被指数以及纹理特征量等的表达，统计各特征量的均值与方差，计算不同样本在各个特征量上的可区分能力；建立多特征优选公式，并利用公式确定参与分类的特征量以及各特征量在分类过程中所占的比重；构建一个新的图像；利用随机森林分类器对研究区域的农作物类型进行精细识别，生成农作物的时空分布专题图并验证精度。本发明解决了传统遥感信息提取方法中忽略了对分类特征量的筛选，从而增加了时间复杂度和计算机运行速率的问题。
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