[发明专利]林地树种分类器的构建方法、林地树种分类方法及系统

权利要求书

1.一种林地树种分类器的构建方法，其特征在于，将小班数据叠加到对应的遥感图像，构成迁移训练样本，还包括：

利用包含所述迁移训练样本的迁移数据集合以及包含遥感图像数据的辅助数据集合，训练支持向量机分类器，选定目标核函数，并确定当前误差惩罚参数和当前不敏感系数；

循环执行下述N1至N4：

N1：基于所述目标核函数、所述当前误差惩罚参数和所述当前不敏感系数，对测试遥感图像样本中的林地区域进行分类；

N2：计算分类结果的错误率，当所述错误率不大于预设的错误阈值时，执行N3；当所述错误率大于预设的错误阈值时，执行N4；

N3：确定所述当前误差惩罚参数和所述当前不敏感系数，为所述支持向量机分类器的目标参数，并结束当前流程；

N4：修正所述当前误差惩罚参数和所述当前不敏感系数，并将修正后的误差惩罚参数和修正后的不敏感系数分别作为当前误差惩罚参数和当前不敏感系数，执行步骤N1；

在所述N1之后，在所述N2之前，进一步包括：

确定测试遥感图像样本中包含的树种类型以及每一种所述树种类型对应的区域；

针对所述N1的分类结果中的每一个预分类区域及对应的预分树种，执行：

将所述预分类区域和对应的所述预分树种，分别与确定出的所述树种类型和所述树种类型对应的区域进行匹配；

如果所述预分类区域位于一个所述树种类型对应的区域范围内且所述预分树种与所述树种类型匹配成功，则根据下述第一计算公式，计算所述预分类区域的子错误率；

如果所述预分树种与任意一个所述树种类型匹配失败或者所述预分类区域与任意一个所述树种类型对应的区域完全不匹配，则确定所述预分类区域的子错误率

如果所述预分树种与一个所述树种类型匹配成功且所述预分类区域与所述树种类型对应的区域部分重合，则根据下述第二计算公式，计算所述预分类区域的子错误率；

第一计算公式：

第二计算公式：

其中，m表征一个所述测试遥感图像样本中包含的所述树种类型对应的区域的总个数；w_ij表征第i个测试遥感图像样本中第j个预分类区域的子错误率；S_ij表征第i个测试遥感图像样本中第j个预分类区域对应的面积；S′表征与S_ij进行匹配的所述树种类型对应的区域；SC_ij表征第i个测试遥感图像样本中第j个预分类区域与所述树种类型对应的区域重合部分的面积；

所述计算分类结果的错误率，包括：利用所述测试遥感图像样本中每一个所述预分类区域的子错误率，计算分类结果的错误率。

2.根据权利要求1所述的林地树种分类器的构建方法，其特征在于，所述利用所述测试遥感图像样本中每一个所述预分类区域的子错误率，计算分类结果的错误率，包括：

利用下述第三计算公式，计算分类结果的错误率；

第三计算公式：

其中，K表征分类结果的错误率；n表征测试遥感图像样本的总个数。

3.根据权利要求1所述的林地树种分类器的构建方法，其特征在于，

在所述N3之后，进一步包括：

确定测试遥感图像样本中包含的每一种所述树种类型对应的区域；

利用具有所述目标参数的支持向量机分类器对所述测试遥感图像样本进行分类；

根据纹理特征、形状特征以及光谱特征，计算分类结果中每一个分类区域的边缘特征与所述分类区域相匹配的树种类型对应的区域的边缘特征之间的匹配度；

当所述匹配度低于预设的匹配度阈值时，调整所述目标参数。