【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地物特征识别，具体涉及一种地物特征筛选方法。
技术介绍
1、易混淆地物在多光谱遥感影像中具有多个相似的光谱特征，同时多光谱影像光谱分辨率较低，无法提供足够的细节，使得一些小尺度或者相似的地物光谱特征无法被准确地识别。纹理特征能够提供有关图像中像素之间空间分布关系的信息，即使有相似的光谱特征，地物的纹理差异仍然可能较大，因此纹理特征有助于准确识别易混淆地物。但是，多光谱遥感影像包含多个波段信息，每个波段提供不同的地物类型的光谱信息，以及丰富的纹理信息，但部分波段存在较强的相关性，存在冗余信息，严重时会产生“维数灾难”现象，因此，如何从海量地物特征中筛选出重要分类特征是实现易混淆地物准确分类和高效提取的关键。
2、在机器学习分类算法中，特征筛选是一个非常重要的步骤，现有的特征筛选算法主要有过滤式、封装式、嵌入式或三者之间的组合。这些方法虽然可以一定程度地实现特征筛选，但忽略了特征之间的关系及模型的复杂性，计算成本较高，且依赖于具体的模型。目前没有更有效的筛选方法，相关的已公开专利有(cn 202211231105....
【技术保护点】
1.一种地物特征筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述差异指数的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，利用灰度共生矩阵提取各波段影像的纹理特征。
4.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述差异指数的计算包括：
5.根据权利要求4所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述计算样本目标地物的不同纹理特征的平均值，其计算公式为：
6.根据权利要求4所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述计算样本目标地物...
【技术特征摘要】
1.一种地物特征筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述差异指数的计算公式为：
3.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，利用灰度共生矩阵提取各波段影像的纹理特征。
4.根据权利要求1所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述差异指数的计算包括：
5.根据权利要求4所述的一种地物特征筛选方法，其特征在于，所述计算样本目标地...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱琳，徐嘉兴，胡文敏，王哲，姚家豪，高竞峰，陈晨，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：
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