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申请/专利权人：青海省草原总站
摘要：本发明涉及一种基于高光谱成像技术识别高寒草原优势种分布的监测方法，该方法包括：在高寒草原的监测区域内选取待监测区域，并确定待监测区域内的典型优势植物种类。获取待监测区域的高光谱图像，并对高光谱图像进行预处理，以满足模型训练要求。通过Gabor滤波器提取高光谱图像的纹理特征，并基于高光谱图像中的边缘信息提取高光谱图像的梯度特征，以获取高光谱图像的纹理特征向量和梯度特征向量。将纹理特征向量和梯度特征向量进行拼接处理，构建支持向量机模型的训练数据集和测试数据集，对支持向量机模型进行训练，得到分类模型。最后，调用分类模型对当前高光谱图像进行监测，输出当前高光谱图像中监测对象所属的类别。
主权项：1.一种基于高光谱成像技术识别高寒草原优势种分布的监测方法，其特征在于，所述方法包括：在高寒草原的监测区域内选取待监测区域，并根据数据库中已有的典型优势种确定所述待监测区域内的典型优势植物种类；通过飞行设备搭载高光谱成像设备在所述待监测区域上空进行航测获取所述待监测区域的高光谱图像，并对所述高光谱图像进行预处理，以满足模型训练要求；通过Gabor滤波器提取所述高光谱图像的纹理特征，并基于所述高光谱图像中的边缘信息提取所述高光谱图像的梯度特征，以获取所述高光谱图像的纹理特征向量和梯度特征向量；将所述纹理特征向量和梯度特征向量进行拼接处理，得到所述高光谱图像的特征向量，并基于多个所述特征向量构建支持向量机模型的训练数据集和测试数据集，对所述支持向量机模型进行训练，得到分类模型；获取当前高光谱图像，并将所述当前高光谱图像作为所述分类模型的输入，以调用所述分类模型对所述当前高光谱图像进行监测，输出所述当前高光谱图像中监测对象所属的类别；其中，每个所述高光谱图像对应的所述特征向量的维数为所述高光谱图像的纹理特征向量与梯度特征向量的维数总和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海省草原总站 基于高光谱成像技术识别高寒草原优势种分布的监测方法
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