[发明专利]海南热带天然林植被型组分类方法在审
| 申请号： | 201810480556.3 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN108681715A | 公开（公告）日： | 2018-10-19 |
| 发明（设计）人： | 张露;万祥星;李新武;史健康;孙中昶 | 申请（专利权）人： | 三亚中科遥感研究所;中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京得信知识产权代理有限公司 11511 | 代理人： | 孟海娟 |
| 地址： | 572029 *** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开一种海南热带天然林植被型组分类方法。本发明利用多时相SAR数据和单时相少云雾覆盖光学遥感数据，分析热带典型林地光谱和散射特征差异和旱雨季变化信息，结合海南热带天然林植被型组类型和海南热带天然林生长分布规律，提出适合海南热带天然林的遥感植被型组的分类系统，并在此基础上建立一种基于机器学习的海南热带天然林分类方法。该方法为海南岛天然林植被类型组(三级类)遥感分类问题提供一种解决途径，分类精度高于80％。 | ||
| 搜索关键词： | 热带 植被 组分类 光学遥感数据 变化信息 分布规律 分类系统 基于机器 散射特征 问题提供 遥感分类 植被类型 组类型 分类 光谱 遥感 林地 生长 覆盖 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种海南热带天然林植被型组分类方法，其特征在于，包括以下步骤:遥感数据选择步骤，对参与海南热带天然林植被类型划分的遥感数据进行筛选，包括光学数据选择和SAR数据选择；遥感数据预处理步骤，分别对所述SAR数据和所述光学数据进行预处理并基于精确地理编码后的光学影像，将多时相SAR影像一一配准到光学影像图；初级分类步骤，对海南热带天然林遥感分类特征量进行筛选，进行基于机器学习的海南岛基础地物分类，并对海南热带天然林范围进行提取及优化；以及植被型组分类步骤，确定海南热带天然林植被型组遥感类型，进行基于机器学习的海南热带天然林植被型组分类，并对海南热带天然林植被型组分类进行优化。
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