【技术实现步骤摘要】
一种基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法
本专利技术设计遥感影像监督分类领域,具体涉及一种基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法。
技术介绍
湿地植被生长结构是指对湿地内不同类型的植被的空间分布以及各类植被生长面积等信息。植被生长结构反映了我国湿地的健康状况,是分析湿地植被面积以及统计湿地植被类型的基础,同时也是对湿地环境进行治理和改善的依据。传统获取湿地植被生长结构的方法是由人工现场进行识别,无法准确地提供各种湿地植被在空间上的分布情况,且获取周期长,效率不高。随着航天遥感技术的不断发展,遥感影像数据识别替代了传统人工现场识别,节约了时间提高了效率,但卫星遥感影像存在分辨率较低的问题,无法对湿地植被生长结构进行准确的判断。聂岩等人专利技术了一种迷迭香种植分布高分辨率卫星遥感识别方法,(参考:聂岩,李嘉欣,张莉,郭超,高尚.一种迷迭香种植分布高分辨率卫星遥感识别方法:中国,202010935308.0[P].2020-12-08)。上述方法利用卫星遥感影像,通过光谱指数强化植被指数对迷迭香的种植区域进行识别。聂岩等人的专利技术,虽然实现了对大范围的单一植被进行识别,但是无法对多种植被进行精细的识别。近年来无人机遥感技术不断成熟,因为其分辨率高、成本低、周期短等优势被广泛应用于湿地植被生长结构调查当中。向杰等人专利技术了一种基于特征检测的无人机遥感影像森林信息提取系统,该方法通过计算机对多尺度分割后的图像进行特征的检测,可以判断出多种森林树种,但是最终使用的特征变量没有经过筛选,增加了树种分类的计 ...
【技术保护点】
1.基于JM Relief F湿地植被特征优选与融合方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1:确定实验区域的空间范围,获取无人机高分辨率RGB遥感影像数据以及试验区域内样本验证数据,对收集到的数据进行训练;/nS2:对步骤S1获取的无人机高分辨率RGB遥感影像数据使用制图软件进行拼接获取数字正射影像(DOM)图,提取光谱特征并基于灰度共生矩阵和植被枝茎差异计算植被的纹理特征和空间几何特征;/nS3:对步骤S2所获取的光谱信息、纹理特征和空间几何特征中的特征变量的均值与方差进行计算,使用Relief F算法计算各特征变量权重,剔除与分类无关的特征变量;/nS4:对步骤S3所得特征变量结果,使用J M距离算法计算各个特征变量的可分离程度,剔除影响分类精度的冗余变量;/nS5:对步骤S4所得优选特征采用面向对象分类方法结合随机森林(Random Forest,RF)分类器对实验区域的湿地植被进行精准识别,并通过区域内样本数据进行精度验证。/n
【技术特征摘要】
1.基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:确定实验区域的空间范围,获取无人机高分辨率RGB遥感影像数据以及试验区域内样本验证数据,对收集到的数据进行训练;
S2:对步骤S1获取的无人机高分辨率RGB遥感影像数据使用制图软件进行拼接获取数字正射影像(DOM)图,提取光谱特征并基于灰度共生矩阵和植被枝茎差异计算植被的纹理特征和空间几何特征;
S3:对步骤S2所获取的光谱信息、纹理特征和空间几何特征中的特征变量的均值与方差进行计算,使用ReliefF算法计算各特征变量权重,剔除与分类无关的特征变量;
S4:对步骤S3所得特征变量结果,使用JM距离算法计算各个特征变量的可分离程度,剔除影响分类精度的冗余变量;
S5:对步骤S4所得优选特征采用面向对象分类方法结合随机森林(RandomForest,RF)分类器对实验区域的湿地植被进行精准识别,并通过区域内样本数据进行精度验证。
2.根据权利要求1所述的基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法,其特征在于,所述S1包括以下步骤:
(1)调查研究区域内生长的湿地植被类型,以及各自的生长情况;
(2)进行样本点采集时应保证所选的样本具有代表性、典型性,保证试验区域内都搜集到足够样本信息。
3.根据权利要求1所述的基于JMReliefF湿地植被特征优选与融合方法,其特征在于,所述S2包括以下步骤:
(1)使用光谱信息中R、G、B三个波段的平均值、亮度值和最大强度差5个特征变量;
(2)使用灰度共生矩阵计算纹理特征,选取常用六个特征变量表示植被的纹理特征:
对比度:度量矩阵的值是如何分布和图像中局部变化的多少,反应了图像的清晰度和纹理的沟纹深浅;
角二阶矩:反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度;
逆差距:反映了图像纹理局部变化的大小;
熵:表明了图像灰度分布的复杂程度,熵值越大,图像越复杂;
相...
【专利技术属性】
技术研发人员:苗德堉,赵瑞山,李守军,
申请(专利权)人:辽宁工程技术大学,
类型:发明
国别省市:辽宁;21
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