[发明专利]一种融合可见光-红外-雷达影像多特征的机器学习水体提取方法在审
| 申请号： | 202310276856.0 | 申请日： | 2023-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN116385842A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 张震;郭晓慧;徐良骥;刘潇鹏;张坤;丁静;蔡宗彩;李国龙 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V20/10;G06F18/2431;G06F18/214 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合可见光‑红外‑雷达影像多特征的机器学习水体提取方法，涉及遥感图像信息提取领域，特别是水体提取方面。具体包括以下几个步骤：S1、获取Sentien1‑2、Sentienl‑1以及由Landsat‑8计算得到的温度作为原始数据；S2、对于处理好的数据进行多特征提取，将提取到的特征进行融合，形成多源遥感数据；S3、利用随机森林算法，提取水体信息，并对分类得到的水体进行精度评估；本发明可以结合多源遥感数据对水体进行精确提取，其中Sentienl‑2影像波段丰富；Sentienl‑1影像全天候、全天时并且可以在浅水区、阴影地区提取重要信息；Landsat‑8影像经过计算可以提供地表温度数据，而地表温度与水体关系密切。因此结合以上特征对水体信息进行提取对地形复杂地区的水体识别有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 可见光 红外 雷达 影像 特征 机器 学习 水体 提取 方法 | ||
【主权项】：
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