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龙图腾网恭喜成都理工大学;鑫辉智云集团有限公司申请的专利面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115512159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211185530.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法及系统是由杨容浩;吴张叶;谭骏祥;王迪;刘汉湖;杨晓霞;李少达设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感影像处理技术领域，公开了一种面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法及系统，包括以下步骤：获得高分一号卫星及哨兵二号卫星的遥感影像，并对所获得的哨兵二号遥感影像进行预处理；基于所获得的高分一号遥感图像和哨兵二号遥感图像进行图像分割，获得高分像元和哨兵像元；基于所获得的高分像元和哨兵像元构建多源特征空间，并保证一个高分像元中至少包括一个哨兵像元；基于所构建的多源特征空间进行机器学习，并进行地表覆盖分类。本发明使用成本低且区分效果好。

本发明授权面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向对象的高分辨率遥感影像地表覆盖分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、初始遥感影像获取，从高分一号卫星获取高分一号遥感影像，从哨兵二号卫星获取哨兵二号遥感影像，并对哨兵二号遥感影像进行数据预处理；将高分一号遥感影像和哨兵二号遥感影像配准形成高分一号配准影像；S2、影像分割，对高分一号配准影像进行影像分割，得到分块影像，每个分块影像中至少包含一个哨兵像元；S3、对象特征提取，构建多源特征空间；S4、基于对象分类，形成多层次分类结构；S5，基于所构建的多源特征空间和多层次分类结构，进行地表覆盖分类；步骤S2中，通过Moran’sI指数与面积加权标准差构成的分割质量函数，以及RMAS指数定量计算分割尺度，得到全局最优分割尺度和不同地表覆盖类型的最优分割尺度；所述分割质量函数为： 式中GS为分割质量函数，Vnorm为归一化加权标准差，MInorm为归一化Moran’sI指数；所述多源特征空间包括全局多源特征空间和各个地表覆盖类型多源特征空间，每个多源特征空间中均包括光谱特征、几何特征、指数特征和纹理特征；在S3中，先建立初始多源特征空间，再对初始多元特征空间进行优化，采用递归消除法，剔除冗余特征；然后选取随机森林模型作为特征优化模型，分别对全局多源特征空间和各个地表覆盖类型多源特征空间进行优化，得到全局最优多源特征空间和各个地表覆盖类型最优多源特征空间；在S4中，对于已构建的多源特征空间进行单层次分类，根据单层次分类所获得的混淆矩阵对不同的地表覆盖类型进行可分离度计算得到可分离度计算结果；根据可分离度计算结果，构建先易后难的分类顺序，再利用层次聚类算法，将多分类问题分解为每一层提取一个地表覆盖类型的二分类问题，构建多层次分类结构。

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