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申请/专利权人:河南大学
摘要:本发明公开一种融合街景方向矢量和自适应综合过采样的城市地块土地利用分类方法,涉及数据处理领域,方法包括:将街景图像集合输入至预设场景分类模型中得到每张街景图像对应的场景类型;基于OSM道路数据确定城市地块集合;基于城市地块内多个随机样点的对应的场景类型、遥感指数特征、遥感纹理特征及POI特征确定样本集合,对样本集合中的训练样本集进行自适应综合过采样以得到优化后训练样本集;采用随机森林算法对优化后训练样本集进行训练,采用训练后得到的随机森林模型对样本集合中的测试样本集进行测试,然后对测试结果进行投票,以得到城市地块的土地利用类型。本发明能够提高分类的准确性。
主权项:1.一种融合街景方向矢量和自适应综合过采样的城市地块土地利用分类方法,其特征在于,方法包括:获取目标城市的街景图像集合、OSM道路数据、遥感影像集合及POI数据;所述街景图像集合包括在各个街景采样点处采集到的不同方向角度的街景图像;将所述街景图像集合输入至预设场景分类模型中,以得到所述街景图像集合中每张街景图像对应的场景类型;基于所述OSM道路数据及所述目标城市的不透水面,确定城市地块集合;通过方向矢量分析方法,将任一所述街景采样点处不同方向的街景图像对应的场景类型分别赋予不同的城市地块;针对所述城市地块集合中的任一城市地块,在所述城市地块内设置多个随机样点,基于所述遥感影像集合确定各个所述随机样点的遥感指数特征及遥感纹理特征,基于所述POI数据确定各个所述随机样点的POI特征;基于多个所述随机样点的对应的场景类型、遥感指数特征、遥感纹理特征及POI特征确定样本集合,对所述样本集合中的训练样本集进行自适应综合过采样,以得到优化后训练样本集;采用随机森林算法对所述优化后训练样本集进行训练,采用训练后得到的随机森林模型对所述样本集合中的测试样本集进行测试,然后对测试结果进行投票,以得到所述城市地块的土地利用类型。
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百度查询: 河南大学 一种融合街景方向矢量和自适应综合过采样的城市地块土地利用分类方法
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