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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明涉及滨海湿地识别技术领域，具体为一种基于遥感和机器学习的滨海湿地分层识别方法及系统。识别方法如下：采集滨海湿地区域的遥感影像；根据遥感影像中蓝、绿、红、近红外和短波红外波段，逐像元计算水体指数及植被指数，进而判别是否为水体或植被；基于一个观测周期内的水体观测数及植被观测数，分别计算水体淹没频率和植被覆盖频率，进而将滨海湿地划分为光滩和湿地植被；构建基于机器学习的识别模型，将湿地植被划分为盐沼和红树林。本发明充分利用影像信息，有效减弱了无效观测对滨海湿地分类结果的影响，提高了识别精度，同时通过分层处理和机器学习，提高了识别方法的高效性和迁移性，能广泛应用于更大尺度的滨海湿地识别。
主权项：1.一种基于遥感和机器学习的滨海湿地分层识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集滨海湿地区域的遥感影像；对所述遥感影像预处理，去除所述遥感影像的噪声；S2：根据所述遥感影像中蓝、绿、红、近红外和短波红外波段，逐像元计算水体指数及植被指数；所述植被指数包括归一化植被指数、增强植被指数；所述水体指数包括地表水体指数和归一化差异水体指数；S3：根据所述植被指数与所述水体指数逐像元判别是否为水体或植被；S4：基于一个观测周期内的水体观测数及植被观测数，分别计算水体淹没频率和植被覆盖频率；S5：基于所述水体淹没频率和所述植被覆盖频率，采用阈值判别的方法将滨海湿地划分为光滩和湿地植被；S6：构建基于机器学习的识别模型；获取基于湿地植被的训练样本点，对所述识别模型进行训练；采用训练后的识别模型将湿地植被划分为盐沼和红树林。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于遥感和机器学习的滨海湿地分层识别方法及系统
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