一种整合高光谱和多频段全极化SAR影像的沼泽植被堆栈集成学习分类方法

摘要

本发明公开了一种整合高光谱和多频段全极化SAR影像的沼泽植被堆栈集成学习分类方法，该方法将高光谱影像和不同频段全极化SAR影像进行整合，通过多尺度分割、剔除高相关变量和Boruta算法进行变量优选，构建多维变量数据集，利用Stacking算法将不同的参数优化后的分类模型进行堆栈集成，构建沼泽植被识别分类模型，最后使用该模型对待分类数据进行分类得到沼泽湿地植被分类结果，并对分类结果使用评价指标进行定量评价。本发明将高光谱影像丰富的光谱信息优势和极化SAR影像能穿透植被冠层的优势进行整合来实现沼泽植被高精度识别与分类。