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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及一种基于国产GF‑6WFV数据的大豆种植区提取方法，包括：获取待提取区域的GF‑6WFV数据，并对数据进行预处理；采用决策树分层逐级提取策略剔除预处理后的GF‑6WFV数据中的非农作物像元，得到农田植被总体分布数据；生成候选遥感特征集合；得到优选特征集合，再进行分类器的筛选，得到最佳分类器；将优选特征集合和最佳分类器结合，获得最优提取模型，并对最优提取模型的表现进行评价，考查最优提取模型对于大豆种植区的制图效果。本发明利用决策树分层逐级提取策略，显著降低水体、建成区、裸土、树木等其他地物类型对大豆提取结果造成的干扰，有助于获取更为准确和可靠的结果；同时降低数据占用的存储空间和运算量，从而提高执行效率。
主权项：1.一种基于国产GF-6WFV数据的大豆种植区提取方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1获取待提取区域的GF-6WFV数据，并对数据进行预处理，得到预处理后的GF-6WFV数据；2采用决策树分层逐级提取策略剔除预处理后的GF-6WFV数据中的非农作物像元，得到农田植被总体分布数据；3基于农田植被总体分布数据，生成候选遥感特征集合；4对候选遥感特征集合进行特征优选，得到优选特征集合，再进行分类器的筛选，得到最佳分类器；5将优选特征集合和最佳分类器结合，获得最优提取模型，并对最优提取模型的表现进行评价，考查最优提取模型对于大豆种植区的制图效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于国产GF-6 WFV数据的大豆种植区提取方法
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