[发明专利]一种煤矿区域识别方法及系统

摘要

本发明提供了一种煤矿区域识别方法及系统，用于识别煤矿区域，该方法包括：获取目标区域的遥感图像数据及目标区域中煤的实测光谱数据；通过对实测光谱数据进行筛选，获取实测光谱数据中与遥感图像数据所处波段一致的光谱数据，作为样本光谱数据，样本光谱数据包括训练数据和测试数据；利用包含煤和非煤光谱数据的网络训练集，采用预设的极限学习机对训练数据进行训练，获取针对训练数据分类识别率最优的最优ELM特征分类模型集合；利用最优ELM特征分类模型集合对遥感图像数据进行分类，获取遥感图像数据中被最优ELM特征分类模型集合分类识别为具有煤特征数据的遥感图像数据作为目标图像数据，目标图像数据对应的区域为煤矿区域。

主权项

一种煤矿区域识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的遥感图像数据及目标区域中煤的实测光谱数据；通过对所述实测光谱数据进行筛选，获取所述实测光谱数据中与所述遥感图像数据所处波段一致的光谱数据，作为样本光谱数据，所述样本光谱数据包括训练数据和测试数据；利用包含煤和非煤光谱数据的网络训练集，采用预设的极限学习机对所述训练数据进行训练，获取针对所述训练数据分类识别率最优的最优ELM特征分类模型集合；利用所述最优ELM特征分类模型集合对所述遥感图像数据进行分类，获取所述遥感图像数据中被所述最优ELM特征分类模型集合分类识别为具有煤特征数据的遥感图像数据作为目标图像数据，所述目标图像数据对应的区域为煤矿区域。