[發明專利]融合InSAR相干性與多光譜遙感的協同分類方法有效
| 申請號： | 202110048697.X | 申請日： | 2021-01-14 |
| 公開（公告）號： | CN112733746B | 公開（公告）日： | 2022-06-28 |
| 發明（設計）人： | 李鵬;劉潔;李振洪;王厚杰 | 申請（專利權）人： | 中國海洋大學 |
| 主分類號： | G06V20/13 | 分類號： | G06V20/13;G06V10/80;G06V10/764 |
| 代理公司： | 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 茍銘 |
| 地址： | 266100 山東省青*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 融合 insar 相干性 光譜 遙感 協同 分類 方法 | ||
1.融合InSAR相干性與多光譜遙感的協同分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)合成孔徑雷達主輔影像進行相關性計算，得到相關系數圖像；
步驟(1)中進行相關性計算，得到相關系數圖像；
其中N，M分別為選取的圖像滑動窗口的高和寬，u1(n,m)、u2(n,m)分別為主、輔圖像位于滑動窗口(n,m)處像素的復數值，(n,m)同樣表示了輔圖像在相同位置像素的共軛復數；通過相關性計算得到的影像像素值保持在0-1之間，其中0表示圖像完全不相關，1表示圖像完全相關；
(2)根據步驟(1)，將相關系數圖像以及光學影像投影到同一坐標系下并進行重采樣，得到具有相同空間分辨率的影像文件；
(3)根據步驟(2)，對實地觀測得到的樣本區域土地利用類型矢量數據進行柵格化，并提取每個像素的類標簽值；
(4)根據步驟(3)，對樣本數據以及樣本標簽值進行監督分類模型訓練，為影像分類做準備；監督分類模型訓練采用隨機森林、樸素貝葉、多層感知機，分別獲得三種分類模型；
(5)根據步驟(2)和步驟(4)，基于訓練完成的三種分類模型，對拉伸成一維特征向量集的重采樣影像文件進行無標簽值預測；
(6)根據步驟(5)，基于聯合影像的投影坐標系，將完成預測的一維標簽值輸出為帶有地理信息的影像，將標簽值與地物類型進行匹配，并分配給帶有不同標簽值的像素不同的顯示色彩，完成影像分類。
2.根據權利要求1所述的融合InSAR相干性與多光譜遙感的協同分類方法，其特征在于，步驟(2)到步驟(4)利用Python語言。
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