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申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
摘要：本发明提出一种基于GF‑3卫星和纹理特征的洪泛区监测方法和系统。其中，方法包括：使用DEM数据对预处理后的GF‑3FSⅡ影像进行地理编码；基于数据元文件信息对地理编码后的影像进行辐射定标，将DN值变为有物理意义的后向散射值，得到后向散射值影像；使用GLCM和Gabor滤波器计算后向散射值影像的纹理特征，并基于多重共线性检验和信息增益比方法对纹理特征进行纹理筛选，得到有效纹理特征影像；应用后向散射值影像和有效纹理特征影像作为模型输入，训练集成学习模型；应用训练好的集成学习模型对洪泛区进行监测。本发明的方案能够对常见阈值类方法在洪泛区提取方面误提易混地物进行了改进，对于洪泛区的提取精度有所提高。
主权项：1.一种基于GF-3卫星和纹理特征的洪泛区监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、下载洪泛区的GF-3FSⅡ影像；对所述GF-3FSⅡ影像进行距离向2视和方位向1视的多视处理及7×7窗口的滤波操作，得到预处理后影像；步骤S2、使用DEM数据对所述预处理后影像进行地理编码；基于数据元文件信息对地理编码后的影像进行辐射定标，将DN值变为有物理意义的后向散射值，得到后向散射值影像；步骤S3、使用GLCM和Gabor滤波器计算后向散射值影像的纹理特征，并基于多重共线性检验和信息增益比方法对所述纹理特征进行纹理筛选，得到有效纹理特征影像；步骤S4、构建集成学习模型；以后向散射值影像作为双极化影像；应用所述双极化影像和有效纹理特征影像作为模型输入，训练所述集成学习模型；应用训练好的集成学习模型对洪泛区进行监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于GF-3卫星和纹理特征的洪泛区监测方法和系统
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