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摘要：本发明公开了一种居民房屋重置价值的遥感估算方法及其系统，方法包括：获取房屋样本的房屋重置价值；基于卫星遥感，得到所述房屋样本的遥感图像；构建边缘检测模型，基于所述边缘检测模型对所述遥感图像进行边缘检测，得到房屋样本数据；基于随机森林智能算法，构建所述房屋样本数据与所述房屋重置价值的遥感估算模型；获取待测房屋样本数据，通过所述遥感估算模型对所述待测房屋样本数据进行智能估算，得到所述待测居民房屋的房屋重置价值。本发明采用了影响房屋重置价值的指标体系与时空关联的方法，并采用随机森林机器学习方法，实现大范围居民房屋重置价值的遥感估算。

主权项：1.一种居民房屋重置价值的遥感估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取房屋样本的房屋重置价值；S2、基于卫星遥感，得到所述房屋样本的遥感图像；构建边缘检测模型并训练，基于训练好的边缘检测模型对所述遥感图像进行边缘检测，得到房屋样本数据；S3、基于随机森林智能算法，构建所述房屋样本数据与所述房屋重置价值的遥感估算模型；S4、获取待测房屋样本数据，通过所述遥感估算模型对所述待测房屋样本数据进行智能估算，得到所述待测房屋样本的房屋重置价值；所述边缘检测模型为残差网络模型，所述残差网络模型包括：卷积层、激活函数、池化层、残差块和全连接层；训练所述边缘检测模型的过程包括：S21、将所述遥感图像经过所述卷积层，得到所述遥感图像的局部特征图；所述卷积层的卷积操作公式为： 其中，Xi+m，j+n为输入图像在i+m，j+n位置的像素值，Yi，j为卷积后输出特征图的一个元素，Km，n为卷积核在m，n位置的值；S22、将所述局部特征图经过所述激活函数，得到激活特征图；所述激活函数的公式为：Y′i，j＝max0，Yi，j；S23、将所述激活特征图经过所述池化层，得到池化特征图；所述池化层的最大池化公式： 其中，N为池化窗口，m和n为池化窗口N中的元素的索引，Y″i，j为池化后输出特征图的一个元素；S24、将所述池化特征图经过所述残差块，得到每个残差块的输出图；所述残差块的计算公式为：Z＝FY″i，j，Wi+Y″i，j其中，FY″i，j，Wi为残差映射，Y″i，j为输入特征图，Z为输出特征图，Wi为权重集合；S25、将每个残差块的输出图经过所述全连接层，得到最终输出图，基于所述最终输出图，得到所述房屋样本数据；所述全连接层的计算公式为：y＝fWH+b其中，W为权重矩阵，b为偏置向量，f为激活函数，y为全连接层的输出；S26、最后使用反向传播算法和梯度下降法训练所述边缘检测模型并优化损失函数；基于训练好的边缘检测模型对所述遥感图像进行边缘检测的过程包括：通过训练好的边缘检测模型对所述遥感图像进行边缘检测，得到房屋样本数据，所述房屋样本数据包括：影像特征值、房屋面积和房屋周长；基于随机森林智能算法，构建所述房屋样本数据与所述房屋重置价值的遥感估算模型的过程：S31，将房屋样本作为训练样本集X＝{xj1，xj2，...，xjn}，房屋样本重置价值作为目标集Y＝{y1，y2，...，yn}，其中将所述房屋样本数据作为训练样本集X的特征值j，n为样本数；S32、采用二分法对所述训练样本集X中的连续特征值进行离散化，对特征{xj1，xj2，...，xjn}的连续特征值进行排序，即当j＝1时的所有训练样本的特征值由小到大升序排列，记作{F1，F2，...，Fn}，得到特征x1的n-1个切分点： 其中，表示第i个训练样本的特征值，表示特征x1的n-1个切分点的集合；S33、根据特征x1进行切分，得到n-1个切分点的集合SX＝{si|1≤i≤n-1}；S34、采用具有K个叶子节点的回归树将训练样本集X划分为K个子集Rk，1≤k≤K；S35、选取第j个特征Xj和第i个切分点si，得到训练样本集X中被切分的两个特征空间子集：R1j，s＝{x|xj≤si}，R2j，s＝{x|xjsi}其中，x表示样本点；S36、遍历训练样本集X中的所有特征，寻找最优切分特征Xj和最优切分点S： 其中，xi为第i个样本点的第j个特征值，yi为第i个样本点第j个特征对应的目标值；c1为选择切分特征xj和切分点s时，特征空间子集R1对应的所有目标的平均值；c2为选择切分特征xj和切分点s时，特征空间子集R2对应的所有目标的平均值；S37、将每个特征空间子集所有目标的平均值作为该特征空间子集的输出值ck：ck＝meany|x∈Rk其中mean·表示平均值函数；S38、重复上述步骤，直到算出步骤S36的平方误差最小，得到遥感估算模型： 其中，表示第k个样本空间子集的估计值，K表示回归树叶子节点数量，Ix∈Rk是一个指数，当x∈Rk时Ix∈Rk＝1，否则Ix∈Rk＝0。

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百度查询： 中国水利水电科学研究院 一种居民房屋重置价值的遥感估算方法及其系统