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申请/专利权人：湖南省第二测绘院
摘要：本发明提供一种基于多源影像的城市森林分类方法及装置，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征、植被指数和纹理特征，使用随机森林算法筛选出最佳特征数据集；使用预训练后的VGG16‑UNet++深度学习网络从所述最佳特征数据集中提取深层次特征输出集；使用随机森林分类器对提取到的所述深层次特征输出集进行训练，得到城市森林分类结果。该方法采用多源遥感影像作为数据源进行分类，能抑制天气变化以及地形起伏的影响，结合深度学习网络和随机森林分类器，能挖掘深层次语义信息，对抗云雾影响，提高城市森林的分类精度。
主权项：1.一种基于多源影像的城市森林分类方法，其特征是，所述方法包括：获取待分类地区的多源遥感影像数据，对所述多源遥感影像数据进行预处理，所述多源遥感影像至少包括一个来源的光学遥感影像和一个来源的雷达遥感影像；获取预处理后光学遥感影像数据的光谱特征、植被指数和纹理特征，使用随机森林算法从光谱特征、植被指数、纹理特征和雷达遥感影像数据中筛选出最佳特征数据集，所述植被指数包括归一化指数、基于近红外的转换型叶绿素吸收反射率指数、基于红边波段的归一化指数、基于红边波段的转换型叶绿素吸收反射率指数，所述纹理特征为近红外和红边波段的纹理特征；使用预训练后的VGG16-UNet++深度学习网络从所述最佳特征数据集中提取深层次特征输出集，所述VGG16-UNet++深度学习网络为UNet++型编码器-解码器网络结构，包含4次下采样、4次上采样和多个跳跃连接，所述下采样使用VGG16结构；所述VGG16-UNet++深度学习网络在每一层中间包含多个卷积块，每两个卷积块之间使用跳跃连接和特征拼接，从随机森林算法筛选出的最佳特征数据集经VGG16-UNet++网络训练后得到四个不同深度的输出，根据四个不同深度的输出的损失函数得到的损失值对VGG16-UNet++网络进行剪枝，得到所述深层次特征输出集；使用随机森林分类器对提取到的所述深层次特征输出集进行训练，得到城市森林分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南省第二测绘院 一种基于多源影像的城市森林分类方法及装置
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