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申请/专利权人：南京北斗创新应用科技研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于滑动窗口扫描和级联森林的湿地地物分类方法，包括：获取目标湿地区域的多幅时序SAR影像进行数据预处理，得到配准后的SAR影像多时序数据集；基于特征维度并联网络将SAR影像多时序数据集中的SAR影像进行时序融合，得到融合SAR影像；将融合SAR影像输入滑动窗口扫描模型中，得到与融合SAR影像对应的时空极化特征集；将时空极化特征集输入至基于多个完全随机森林和普通随机森林构建初始级联森林模型中进行训练，得到级联森林模型；将融合SAR影像输入至级联森林模型中，获得目标湿地区域的湿地地物分类结果。本发明利用级联森林作为分类器，能够充分利用融合图像丰富的时空极化信息，进而实现对湿地地物的高精度分类。
主权项：1.一种基于滑动窗口扫描和级联森林的湿地地物分类方法，其特征在于，包括：获取目标湿地区域的多幅时序SAR影像进行数据预处理，得到配准后的SAR影像多时序数据集；基于特征维度并联网络将所述SAR影像多时序数据集中的SAR影像进行时序融合，得到融合SAR影像；所述特征维度并联网络可通过下式表示： ； ；其中，表示融合SAR影像，表示张量积，表示第n年的极化SAR数据特征集，表示配准SAR影像，A表示配准SAR影像的长度，B表示配准SAR影像的宽度，N表示配准SAR影像获取时序信息数量；将所述融合SAR影像输入滑动窗口扫描模型中，得到与所述融合SAR影像对应的时空极化特征集，包括： ； ； ；其中，int（）表示直接取整函数，表示滑动窗口长度，表示滑动窗口的面积，表示融合SAR影像中像素点的特征向量，表示滑动窗口内中心像素的空间特征向量，i表示融合SAR影像中像素的横坐标，j表示融合SAR影像中像素的纵坐标，表示并联符号，N表示配准SAR影像获取时序信息数量；将所述时空极化特征集输入至基于多个完全随机森林和普通随机森林构建初始级联森林模型中进行训练，得到级联森林模型；将所述融合SAR影像输入至所述级联森林模型中，获得所述目标湿地区域的湿地地物分类结果。
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权利要求：
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