一种基于随机森林的冰山遥感识别方法
专利汇可以提供一种基于随机森林的冰山遥感识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 随机森林 算法 的 冰 山遥感识别方法，本方法采用哨兵一号（Sentinel-1A）提供的SAR影像数据对海面 冰山 进行识别，其主要步骤包括将预处理后SAR影像进行 阈值 分割，剔除背景元素，而后按照先验知识选取出样本特征。同时以面向对象的方式选取冰山与类冰山训练样本。待分类的疑似冰山样本则以类似的方式处理，但不经过挑选，全部导出。之后对得到的所有样本进行Min-Max数据标准化。最后用生成的 训练数据 对随机森林模型进行训练，并将训练完成后的模型用于待分类样本的分类，得到最终分类结果，实现冰山的识别。，下面是一种基于随机森林的冰山遥感识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于随机森林的冰山遥感识别方法，包括以下步骤：
第一步、准备训练数据和待分类数据，具体包括如下几个方面的内容：
1a、下载与待分类数据同一时期内的SAR影像，并选择HH极化方式的SAR影像作为训练影像；
1b、对训练影像进行裁剪，留下冰山与浮冰富集区域；
第二步、分别针对训练影像和待分类影像进行数据预处理，主要有以下几步完成：
2a、首先进行影像的精细分割，影像分割的依据为影像的像元值差，像元值相近且相邻的像素被聚集为同一个对象，像元值相差较大的像素则被分割到不同的对象中；
2b、然后进行对象的阈值分类，设定对象的亮度阈值，亮度大于或等于该阈值的对象为海冰对象，亮度小于该阈值的对象为海水对象，将海水对象分类为背景；
2c、接着进行同类对象融合，将相邻的海冰对象融合在一起，从而将相邻的海冰对象融合为独立的对象；
第三步、特征提取，选取六个样本特征，分别为：像元数量、像元标准差、复杂度、Opm/Bpm、ConSm和ConRaSd；对预处理后的训练影像和待分类影像中的独立对象分别提取这六个样本特征；
第四步、训练样本选取：从分割后的训练影像中点选冰山与类冰山样本；
第五步、数据标准化：对训练样本与待分类样本都进行Min-max数据标准化；
第七步、基于所述六个样本特征，利用训练样本对随机森林模型进行训练，使用训练完毕后的模型对所有待分类的疑似冰山样本进行分类，并将分类结果中的冰山样本一一对应投影回待分类影像上，最终得到的即为待分类影像的冰山识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林的冰山遥感识别方法，其特征在于：第三步中所使用的六个特征的计算式如下：
(1)像元数量N：即样本所拥有的像素数量；
(2)复杂度C：
C＝P2/N
其中P为样本周长，以样本周边像元数量计算，N为样本像元个数；
(3)像元标准差OSd：
其中N为样本像元个数，vi为样本中第i个像元的像元值，μ为样本像元均值；
(4)Opm/Bpm：
其中OMe为样本像元均值，BSd为背景像元标准差，BMe为背景像元均值，背景区域为样本最小外接矩形中除样本以外的部分；
(5)ConSm：
其中N0是样本像元数量，G0样本像元梯度之和，Nb背景区域像元数量，Gb背景区域像元梯度值，背景区域为样本最小外接矩形中除样本以外的部分，梯度值由Zevenbergen-Thorne方法计算，单位为度；
(6)ConRaSd：
ConRaSd＝OSd/BSd
其中BSd为背景区域标准差，背景区域为样本最小外接矩形中除样本以外的部分。
3.根据权利要求1所述的基于随机森林的冰山遥感识别方法，其特征在于：第六步中，Min-Max数据标准化的公式为：
其中x为原始数值，max为数据集最大值，min为数据集最小值，X为转换后的值。
4.根据权利要求1所述的基于随机森林的冰山遥感识别方法，其特征在于：第一步中，所述SAR影像为Sentinel-1A的EW GRD一级SAR影像。
5.根据权利要求1所述的基于随机森林的冰山遥感识别方法，其特征在于：第二步的2a中，精细分割的分割尺度设置为50。
6.根据权利要求1所述的基于随机森林的冰山遥感识别方法，其特征在于：第二步的2b中，亮度阈值取33000。
一种基于随机森林的冰山遥感识别方法
技术领域
发明内容
具体实施方式
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