申请/专利权人：云南大学

申请日：2022-07-26

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN115115948B

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2022.10.18#实质审查的生效;2022.09.27#公开

摘要：本发明公开一种基于随机森林和辅助因子的林地信息精细化提取方法，包括如下步骤：步骤一，遥感影像数据预处理；步骤二，辅助因子AFs测算；步骤三，创建渔网与分区统计；步骤四，模型样本选择；步骤五，基于RF模型的一级地类提取模型训练、精度评估与信息提取；步骤六，基于RF‑AFs模型的二级林地提取模型训练与精度评估；步骤七，基于RF‑AFs模型的二级林地信息精细化提取。本发明借助ENVI、Arcgis和RStudio多元平台，运用自主编程技术开展自上而下的林地信息提取。较林地信息的直接提取而言，本发明扩大了林地同其他一级地类以及各个二级林地之间的遥感信息差异，提高了林地信息的可分性，保证了林地信息提取结果的准确性。

主权项：1.一种基于随机森林和辅助因子的林地信息精细化提取方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，遥感影像数据预处理；通过卫星地图软件下载林地信息待提取区的哨兵2号Sentinel-2卫星影像，并对影像进行大气校正和辐射定标处理，随后进行波段融合操作，获取多光谱和高分辨率的Sentinel-2A影像及其波段信息；步骤二，辅助因子AFs测算；辅助因子AFs包括立地条件和植被指数两类因子，共计16项因子，用于扩大二级林地间的差异性，以提高二级林地信息提取精度；首先，基于ArcGIS软件计算海拔、坡度、坡向、气温、降水、土壤类型和距居民点距离共7个立地条件因子SCs，并进行空间可视化表达，使之在Sentinel-2A影像中直接体现；基于步骤一所得Sentinel-2A影像及其波段信息，采用ENVI软件分别计算比值植被指数、归一化植被指数、归一化红边植被指数、垂直植被指数、增强植被指数、土壤调节植被指数、转换型土壤调节植被指数、再归一化植被指数和植被衰减指数共9个植被指数VIs，并进行空间可视化表达，明确SCs和VIs的空间分布及阈值范围，使之在Sentinel-2A影像中直接体现；步骤三，创建渔网与分区统计；基于步骤一所得Sentinel-2A影像，运用ArcGIS软件创建渔网，并赋予各个渔网单元唯一的编号属性；以渔网编号分别统计由步骤二计算的16项AFs的值，使得Sentinel-2A影像对应的每个渔网编号获取其所属的AFs值，作为RF-AFs模型的辅助因子信息；步骤四，模型样本选择；基于待提取的一级地类和二级林地类型，在野外为一级地类和二级林地类型选取相应的野外样本点；由于野外实地选取的样本数量有限，因此基于一级地类和二级林地类型的野外样本点在Sentinel-2A影像上的光谱和纹理特征，结合高分辨率的谷歌影像，以目视判读方式在Sentinel-2A影像上选取大量与野外实地选取一级地类和二级林地类型相近似的样本作为模型分类的最终样本；步骤五，基于RF模型的一级地类提取模型训练、精度评估与信息提取；将步骤四中一级地类的最终样本以及Sentinel-2A影像数据，划分为训练样本和测试样本，并输入RF模型进行模型训练，开展基于总体精度和kappa系数的RF模型精度评估；将除训练样本和测试样本以外的其他待识别一级地类类型的渔网单元输入RF模型，提取一级地类信息，并进行空间可视化表达；步骤六，基于RF-AFs模型的二级林地提取模型训练与精度评估；在步骤五获取的一级地类的林地范围中进行进一步提取二级林地，将步骤四中的二级林地的最终样本进一步划分训练样本和测试样本，每个样本均包含了16项AFs值；将训练样本输入RF-AFs模型进行模型训练，形成16项AFs值与二级林地类型之间的联系，获取模型mtry和ntree两个最佳参数，进一步将确定的mtry和ntree两个最优参数输入RF-AFs模型，获取最优的RF-AFs模型；将测试样本输入并运行获取的最优的RF-AFs模型，开展基于总体精度和kappa系数的最优RF-AFs模型的精度评估；步骤七，基于RF-AFs模型的二级林地信息精细化提取；将除训练样本和测试样本以外的其它待识别所属林地类型的渔网单元输入步骤六中已训练完毕的最优RF-AFs模型识别各个样本所属的林地类型，并进行空间制图与数据分析。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南大学 一种基于随机森林和辅助因子的林地信息精细化提取方法

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