-
公开(公告)号:CN109472304A
公开(公告)日:2019-03-15
申请号:CN201811277090.3
申请日:2018-10-30
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR与光学遥感时序数据的树种分类方法、装置和设备,方法包括:预先选择研究区域内的部分林班作为训练区域,其余林班作为验证数据,并根据训练数据采集光学遥感影像时序数据和SAR影像时序数据;对光学遥感影像数据和SAR影像数据预处理后,分别进行特征提取,以获得林班时序变化特征。对时序变化特征进行聚类分析,建立树种分类体系。根据多特征的决策树模型以及树种分类体系构建单分类时序特征指数或多分类特征指数的决策规则,并根据决策规则对预定地区的树种逐级分类,以获得树种决策树分类模型。根据验证数据对树种决策树分类模型的结果进行验证及精度的评价,并根据精度评价结果调整决策树阈值,以更新树种决策树分类模型。根据更新后的树种决策树分类模型提取树种分布图。
-
公开(公告)号:CN109472304B
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN201811277090.3
申请日:2018-10-30
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR与光学遥感时序数据的树种分类方法、装置和设备,方法包括:预先选择研究区域内的部分林班作为训练区域,其余林班作为验证数据,并根据训练数据采集光学遥感影像时序数据和SAR影像时序数据;对光学遥感影像数据和SAR影像数据预处理后,分别进行特征提取,以获得林班时序变化特征。对时序变化特征进行聚类分析,建立树种分类体系。根据多特征的决策树模型以及树种分类体系构建单分类时序特征指数或多分类特征指数的决策规则,并根据决策规则对预定地区的树种逐级分类,以获得树种决策树分类模型。根据验证数据对树种决策树分类模型的结果进行验证及精度的评价,并根据精度评价结果调整决策树阈值,以更新树种决策树分类模型。根据更新后的树种决策树分类模型提取树种分布图。
-