[發明專利]基于特征優選隨機森林的冰川表磧遙感識別方法

在審

• 申請號: 202210980915.8
• 申請日: 2022-08-16
• 公開（公告）號: CN115346134A
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發明（設計）人: 許民;周衛永;宋軒宇;李振中;王鵬壽;侯志康
• 申請（專利權）人: 中國科學院西北生態環境資源研究院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于特征優選隨機森林的冰川表磧遙感識別方法，其特征在于按照以下步驟進行：步驟一：獲取研究區影像并選擇數量較多的樣本點；步驟二：構建多種特征向量，并進行分類貢獻度排序，按排序依次疊加特征向量；步驟三:以獲得最高的表磧識別精度為準則，優選前N個特征向量構成最優特征組合；步驟四:訓練RF模型并進行影像分類，得到冰川表磧范圍。

2.根據權利要求1所述的獲取研究區影像并選擇數量較多的樣本點，其特征在于：獲取研究區的哨兵2號影像，進行8、4、1波段假彩色合成，選取訓練樣本點后，以750 m×750 m格網等間距選取驗證樣本點；獲取研究區的哨兵2號影像、數字高程模型（DEM），經輻射定標、大氣校正后、重采樣至10 m，并對遙感影像進行單波段分解。

3.根據權利要求1所述的構建特征向量，并對特征向量進行分類貢獻度排序，其特征在于：利用分解出的單波段進行波段運算，得到亮度（Luminance）、歸一化雪蓋指數（NDSI）、歸一化植被指數（NDVI）、近紅外與短波紅外波段比值（NIR/SWIR1）、陸地水分指數（LSWI）共五個遙感指數特征；利用獲取到的單波段影像進行灰度共生矩陣（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）運算，得到均值（Mean）、方差（Variance）、協同性（Homogeneity）、反差性（Contrast）、非相似性（Dissimilarity）、熵（Entropy）、角二階矩（Second Moment）、相關性（Correlation）共八個紋理特征；使用已有的數字高程模型（DEM）獲取研究區的高程（Elevation）、坡向（Aspect）、坡度（Slope）共三個地形特征。

4.根據權利要求1所述計算出每個特征向量的分類貢獻度并進行排序，并按照順序依次疊加特征向量進行分類，以獲得最高的表磧識別精度為準則，優選前N個特征向量構成最優特征組合。

5.根據權利要求1所述的利用最優特征組合訓練隨機森林模型，對冰川表磧進行識別，其特征在于對光譜信息、遙感指數、影像紋理、地形特征四類特征向量進行優選，以獲得最高表磧識別精度為準則訓練隨機森林模型，對冰川表磧進行識別。