[發明專利]一種特征選擇的森林參數遙感估測方法

有效

• 申請號: 201710190338.1
• 申請日: 2017-03-28
• 公開（公告）號: CN107085705B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 田昕;韓宗濤;李增元;陳爾學
• 申請（專利權）人: 中國林業科學研究院資源信息研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司 11129
• 代理人: 吳小燦

1.一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，包括以下步驟，從森林遙感影像中確定n個森林資源樣地各自所在的遙感影像像元得到n個像元值，利用n個像元值得到m個遙感特征，利用m個遙感特征得到訓練數據F，以留一法交叉驗證相應的k最近鄰法即k-NN估測模型反演的森林參數的均方根誤差RMSE最小為原則，通過依次迭代選取遙感特征獲得最優特征子集F_s，通過最優特征子集F_s優化區域森林參數的k-NN估測模型以實現森林參數遙感估測；所述F＝{f₁，f₂，...f_p...，f_m}，f_p＝[x_p1,x_p2,...,x_pn]^T，式中1≤p≤m，x_pi為第i個樣地對應第p個特征所在影像像元的像元值，1≤i≤n，T為矩陣的轉置；初始化最優特征子集F_s為空，即初始最優特征子集F_s＝null；初始化最優模型均方根誤差為RMSE_O；依次利用特征{f₁，F_s}，{f₂，F_s}，...，{f_i-1，F_s}，{f_i，F_s}，{f_i+1，F_s}，...，{f_m，F_s}，其中f_i∈F-F_s，建立森林參數的k-NN估測模型，則共得到m-s個k-NN估測模型及每個模型對應的RMSE，s為最優特征子集的特征個數。

2.根據權利要求1所述的一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，所述RMSE采用留一法交叉驗證計算得到，即每次從n個樣地中不重復地抽取一個樣地i，利用剩余的n-1個樣地采用k-NN法估測樣地i的森林參數值重復該過程共n次；設樣地i的森林參數值為y_i，n次共得到n對

3.根據權利要求2所述的一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，確定最優RMSE，即RMSE最小值，若最優RMSE＜RMSE_O則將最優RMSE值賦給RMSE_O，將最優RMSE對應的特征子集賦給F_s以進行下一輪迭代運算，反之迭代結束。

4.根據權利要求3所述的一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，迭代結束后，利用迭代運算獲得的最優特征子集得到最優遙感特征組合結合k-NN模型進行區域森林參數反演。

5.根據權利要求1所述的一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，所述k-NN估測模型包括通過以下公式求得待估像元屬性值

式中V_pi為距離待估像元最近的樣地屬性值，1≤i≤k，k指樣地個數，W_p,pi為權重。

6.根據權利要求5所述的一種特征選擇的森林參數遙感估測方法，其特征在于，所述W_p,pi權重值與待估像元特征向量x_p到樣地像元特征向量x_pi距離d_p,pi成反比，即：

所述距離d_p,pi通過以下公式求得：

式中C為樣本協方差矩陣，C^-1為樣本協方差矩陣的逆矩陣，T為矩陣的轉置，x_p為待估像元特征向量，x_pi為樣地像元特征向量。