申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所

申请日：2023-08-01

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746049A

主分类号：G06V10/40

分类号：G06V10/40;G06V10/764;G06V20/10;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及遥感图像识别技术领域，具体涉及一种基于随机森林模型重构决策规则的红海榄遥感提取方法。获取目标区域遥感图像；提取红海榄对应的分类特征构建样本集；利用样本集对随机森林算法进行训练得到训练好的随机森林模型；获取随机森林模型中红海榄对应的决策规则；根据每个分类特征对应的特征频数获取多个特征组合；计算组合中每个特征的值域范围和潜在阈值并确定其对应的最佳阈值；得到每个特征组合对应的重构决策规则；根据每个特征组合对应重构决策计划的错误率确定最优决策规则，利用最优决策规则对红海榄遥感图像进行遥感提取。本发明基于重构决策规则的红海榄提取方法快捷有效，具有可迁移性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于随机森林模型重构决策规则的红海榄遥感提取方法，其特征在于，包括：利用卫星多光谱数据获取目标区域的遥感图像；提取目标区域的每一张遥感图像中红海榄对应的分类特征，并根据分类特征构建样本集；利用样本集对随机森林算法进行训练，得到训练好的随机森林模型；对训练好的随机森林模型进行递归解析，获取随机森林模型的每个决策树中红海榄对应的决策规则；所述决策规则包括分类特征、特征频数和特征阈值；根据每个分类特征对应的特征频数获取多个特征组合；根据每个分类特征对应的特征阈值获取特征组合中每个分类特征的值域范围和潜在阈值，并利用遗传算法在每个分类特征的潜在阈值中确定每个分类特征对应的最佳阈值；根据每个特征组合及特征组合中每个分类特征对应的最佳阈值得到多个重构决策规则；获取每个重构决策规则的错误率，并根据所述错误率在所有重构决策规则中确定出最优决策规则，利用最优决策规则对红海榄遥感图像进行遥感提取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种基于随机森林模型重构决策规则的红海榄遥感提取方法

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