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    • 3. 发明授权
    • 一种基于多源卫星图像的树种自动分类方法
    • CN117079059B
    • 2023-12-19
    • CN202311323610.0
    • 2023-10-13
    • 云南师范大学
    • 李杰王金亮王辉
    • G06V10/764G06N3/006G06V10/774G06V10/778G06V20/13
    • 本发明公开一种基于多源卫星图像的树种自动分类方法,涉及计算机技术和树种分类技术领域,通过构建随机森林‑递归特征消除算法进行特征优化获得最佳特征子集,该方法是基于每轮中特征因子的重要性排序来递归地调整特征,最终选择具有最高精度最佳特征子集,能在树种分类中提供更稳健的优化方案,其既显著减少了模型的训练时间,又普遍可以保持较好的精度,对于涉及多维特征的图像分类任务的优化效果显著;此外,通过将模型堆叠和软投票集成框架进行再组合构建的模型堆叠‑软投票集成算法,能够发挥这两种集成框架的优势,并在现有条件的基础上,进一步提升树种的分类精度,能快速识别大区域树种分布信息。(56)对比文件CN 116310864 A,2023.06.23IN 202041056258 A,2021.01.01毛金凤 等.基于Stacking集成机器学习算法的审计风险评估研究《.电脑知识与技术》.2022,第18卷(第4期),15-18.王圆圆 等.面向类别不平衡负荷序列模式识别的两阶段选择集成学习策略《.电力系统及其自动化学报》.2022,第35卷(第1期),86-95.Jie Li 等.Combining Multi-Source Dataand Feature Optimization for Plastic-Covered Greenhouse Extraction and MappingUsing the Google Earth Engine: A Case inCentral Yunnan Province, China《.remotesensing》.2023,1-27.Qian Li. Fusion Approaches toIndividual Tree Species ClassificationUsing Multi-Source Remotely Sensed Data.《York University》.2022,1-104.Yuncheng Deng 等.Mapping of ForestBiomass in Shangri-La City Based on LiDARTechnology and Other Remote Sensing Data.《remote sensing》.2022,1-20.