[发明专利]一种基于随机森林算法的底栖动物高光谱数据分类方法在审
| 申请号： | 202211053615.1 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115294404A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 杜增丰;董建江;栾振东;张鑫;田野;张建兴;杜梦迪 | 申请（专利权）人： | 中国科学院海洋研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06N5/00;G06V40/10 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 266071*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林算法的海洋牧场常见底栖动物高光谱数据分类方法。该方法首先选择多个不同种类的水下底栖动物样品，采集其高光谱图像，提取反射谱光谱数据并归一化。之后建立三种不同的随机森林模型，通过网格搜索参数寻优、提取RF变量重要性获得并改善分类结果。采用随机森林模型可以很好的将特征光谱中变量重要性高，对分类判别贡献大的光谱数据提取出来，分类效果更加优秀。本方法可实现对海洋牧场常见底栖动物的原位识别，同时评估RF、PCA‑RF、RFE‑RF特征选择算法在高光谱数据分析中的效用。该方法利用高光谱技术结合RF模型用于底栖动物的快速识别，其识别对象可以是海洋牧场常见底栖动物，也可推广至其他水下目标物。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 算法 动物 光谱 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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