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基于最大熵特征的葡萄分类提取方法

摘要

本发明公开基于最大熵特征的葡萄分类提取方法,包括如下步骤:(1)葡萄分类识别特征提取;(2)利用随机森林方法进行葡萄园分类检测;(3)对分类精度的评价。本申请基于9个原始光谱特征,2个指数特征和1个最佳熵特征,共计12个特征组成特征组合后,利用随机森林方法进行葡萄园分类检测。为突出葡萄园与其他地类的区别,基于地面调查样本和最大熵模型,获取可指示葡萄园的最佳熵特征。采用本申请的分类提取方法对陕西泾阳葡萄园进行遥感检测,106个葡萄园样本点中,有93个被正确检出,葡萄园制图精度达到87.8%;总体识别精度达到86.8%。说明本申请的基于最大熵特征的葡萄分类提取方法对葡萄的检测分类精度高。

著录项

  • 公开/公告号CN111079672A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院遥感与数字地球研究所;

    申请/专利号CN201911329932.X

  • 申请日2019-12-20

  • 分类号

  • 代理机构北京冠榆知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王道川

  • 地址 100101 北京市朝阳区安定门外大屯路甲20号北

  • 入库时间 2023-12-17 09:04:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20191220

    实质审查的生效

  • 2020-04-28

    公开

    公开

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