[發(fā)明專利]一種應(yīng)用于機(jī)載近地高光譜影像的林木冠幅識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710603764.3
• 申請(qǐng)日: 2017-07-23
• 公開（公告）號(hào): CN107368813A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張曉麗;張凝;朱程浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京林業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種應(yīng)用于機(jī)載近地高光譜影像的林木冠幅識(shí)別方法，其特征是：利用邊緣保持濾波算法中的引導(dǎo)濾波對(duì)傳統(tǒng)的支持向量機(jī)分類的分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，形成基于優(yōu)化支持向量機(jī)的空譜分類框架，實(shí)現(xiàn)基于分類的機(jī)載近地高光譜影像林木冠幅精確識(shí)別。具體步驟如下：

(1)支持向量機(jī)分類：利用傳統(tǒng)支持向量機(jī)(SVM)分類方法對(duì)經(jīng)過預(yù)處理的近地高光譜圖像進(jìn)行逐像素分類，并通過分析SVM下不同核函數(shù)及對(duì)應(yīng)參數(shù)的設(shè)定，確定適用于影像的最優(yōu)SVM分類的核函數(shù)及其參數(shù)設(shè)定，完成初始分類；

(2)形成各類地物初始概率圖：依據(jù)分類結(jié)果，提取各類地物對(duì)應(yīng)的單波段圖像，形成對(duì)應(yīng)地物的初始概率圖；

(3)引導(dǎo)濾波優(yōu)化：以近地高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析(PCA)，利用PCA分析后的前三個(gè)主分量形成偽彩色圖作為引導(dǎo)圖(或以同步獲取的CCD影像為引導(dǎo)圖)，對(duì)各類地物的初始概率圖進(jìn)行引導(dǎo)濾波優(yōu)化，默認(rèn)參數(shù)為控制局部窗口大小的窗口半徑r＝1，控制梯度變化的ε＝0.1²，以平均結(jié)構(gòu)相似性判定優(yōu)化效果，實(shí)現(xiàn)各類地物的邊緣信息優(yōu)化；

(4)林木冠幅識(shí)別：依據(jù)概率最大準(zhǔn)則，按照優(yōu)化后各像素點(diǎn)的概率，形成最終分類結(jié)果，在分類結(jié)果中，提取“樹木”類別，形成林木冠幅邊緣矢量結(jié)果，完成林木冠幅的精確識(shí)別。