CN119399638A 一种基于神经网络的湿地提取方法及系统 （中国科学院东北地理与农业生态研究所）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种基于神经网络的湿地提理效率，能够快速处理大规模多源遥感影像数据，减少了湿地信息提取所需的时间和人力成2步骤二：从预处理后的多源遥感影像数据里提取光学特步骤三：构建湿地提取神经网络模型并利用已步骤四：将待提取湿地的多源遥感影像数据经上述特所述步骤一中的多源遥感影像数据包括辐射校正数据、几何校正数据和大气校正数所述步骤二中的光学特征包括光谱特征、纹理特征以及植被指数特遍历整个湿地提取结果图像以及对应的参考验证图像，该图像为经过如果在提取结果中被判定为湿地类别，且在参考验证如果在提取结果中被判定为湿地类别，但在参考验证如果在提取结果中被判定为非湿地类别，而在参考验如果在提取结果中被判定为非湿地类别，且在参考验证图根据计算得到的总体精度、用户精度和生产者精度与设定的阈值进特征提取与融合模块，用于从数据获取模块预处理后的多源3神经网络模型构建与训练模块，用于构建湿地提取神湿地提取与精度评估模块，用于将待提取湿地的多源遥感合模块处理后，输入神经网络模型构建与训练模块训练好的神经网络模型进行湿地提取，所述数据获取模块内部设置预处理单元，该单元中的辐射校正子单所述特征提取与融合模块还包括光学特征提取子模块、雷达特征提取4[0001]本发明涉及湿地提取技术领域，具体为一种基于神经网络的湿地提取方法及系早期基于像元的机器学习分类方法虽有一定效率提升，但局限于单源数据且忽视空间信采用基于主成分分析PCA的特征融合方法，且主成分贡献率阈值设定为85%以上，5遍历整个湿地提取结果图像以及对应的参考验证图像，该图像为经过实地调查、如果在提取结果中被判定为非湿地类别，且在参考验证图像中也为非湿地类别，67术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范大气校正子单元能使校正后的反射率误差小于纹理特征以及植被指数特征；雷达特征提取子模块可提取后向散射系数特征与极化特征；8采用基于主成分分析PCA的特征融合方法，且主成分贡献率阈值设定为85%以上，运用混淆矩阵对湿地提取结果开展精度评估的具体遍历整个湿地提取结果图像以及对应的参考验证图像，该图像为经过实地调查、如果在提取结果中被判定为非湿地类

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