一種基于高分影像和機器學(xué)習(xí)的高海拔地區(qū)作物分類識別的方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210267472.8 申請日 -
公開（公告）號 CN114694036A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114694036A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06V20/13（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/54（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/58（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 姚霞;馬志遠;李偉;朱艷;程濤;曹衛(wèi)星;馬吉鋒;張小虎;李紅英;張朝坤;歐爾格力;王苑;鄭恒彪 申請（專利權(quán)）人 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
代理機構(gòu) 南京天華專利代理有限責任公司 代理人 -
地址 210095江蘇省南京市玄武區(qū)衛(wèi)崗1號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于高分影像和機器學(xué)習(xí)的高海拔地區(qū)作物分類識別的方法，該方法使用國產(chǎn)GF6?PMS衛(wèi)星影像，結(jié)合光譜、紋理、植被指數(shù)及地形因子等特征，通過基于隨機森林的遞歸特征消除策略篩選出最優(yōu)特征組合，并計算Gini指數(shù)獲得各輸入特征的重要性得分，進一步利用兩層堆疊驅(qū)動的集成分類模型（包含Random Forest、XGBoost和AdaBoost三個單一分類器模型）對高海拔地區(qū)作物進行分類識別。本發(fā)明基于最優(yōu)特征組合（Green、Red、NIR、TVI、GNDVI、Blue_Mean、Green_Mean、Red_Mean、NIR_Mean、DEM）構(gòu)建的Stacking模型可以在較大程度上改善高海拔地區(qū)農(nóng)作物的分類識別精度，尤其是種植面積較大的大宗作物的分類識別精度，為國產(chǎn)高分衛(wèi)星影像在高海拔地區(qū)進行農(nóng)作物遙感識別提供了科學(xué)參考依據(jù)。