一种基于多分类器动态剪枝选择的地表冻融状态分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多分类器动态剪枝选择的地表冻融状态分类方法，包括：对区域观测站点的地表温度数据及区域土地利用数据的沙漠格点样本进行数据预处理，作为训练样本的标签；收集不同频率的亮度温度数据进行组合构建训练样本的特征指标；利用处理后的样本标签和特征指标作为模型输入，对不同类别的基分类器进行训练，同时对基分类器的超参数进行贝叶斯优化；基于动态剪枝选择框架，对不同的基分类器进行动态剪枝和动态选择，确定最优的预测模型；采用确定的最优预测模型进行地表冻融状态分类。本发明通过对不同机器学习模型进行动态剪枝选择的方式快速、精准地根据不同的区域的特征对地表状态进行分类。