[发明专利]一种基于机器学习的绿潮面积遥感监测方法在审
| 申请号： | 202210672078.2 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN114972879A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 毕卫红;孙琳;芦鑫;刘丰;赵吉;付广伟;付兴虎 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/30;G06V10/25;G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄众志华清知识产权事务所(特殊普通合伙) 13123 | 代理人： | 周胜欣 |
| 地址： | 066004 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的绿潮面积遥感监测方法，包括：使用搭载高光谱成像仪的无人机在实验海域进行航拍；对航拍图像进行图像裁剪、反射率校正、平滑降噪、光谱增强的预处理工作；基于光谱特征，进行波段选择提炼光谱信息并减少分类计算量；利用投票分类器对航拍图像进行分类预测，计算绿潮覆盖面积；本发明基于实地航拍高光谱图像采集到的光谱特征信息构建了以随机森林、支持向量机、K最近邻法为三输入的投票分类器模型，通过对实验区高光谱图像的预测应用，证明了该模型在预测大数据时仍保持较高准确率，且在混合像元区也能给出定义，证明了该方法的在绿潮遥感监测领域的可行性和优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 面积 遥感 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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