一种基于长时间序列的植被特征提取及选择方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于长时间序列的植被特征提取及选择方法，包括对一年内各月共12景Sentinel‑2时序影像与同年间11月份的一景Sentinel‑1影像进行预处理、进行双极化分解并提取极化植被指数、纹理特征和后向散射系数共17个特征；进行B2～B8、B11和B12波段提取并进行重采样；提取12景各景影像数据NDVI均值与IRECI均值，按时间绘制折线并提取VFC均值；分别时序折线插值与平滑滤波，提取14个相关物候参数；获得基于VFC的新型NDVI时序折线和IRECI时序折线，从中提取新型物候参数14个；根据SVM样本训练结果，利用人工蜂群特征选择算法对提取的17个极化特征与28个光学特征进行特征选择，筛选出分类的最优特征子集。
基本信息
专利标题 ：
一种基于长时间序列的植被特征提取及选择方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332492A
申请号 ：
CN202111534702.4
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
颜瑾陈媛媛郑加柱向云飞魏浩翰
申请人 ：
南京林业大学
申请人地址 ：
江苏省南京市龙蟠路159号
代理机构 ：
南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张荣
优先权 ：
CN202111534702.4
主分类号 ：
G06V10/46
IPC分类号 ：
G06V10/46 G06V10/764 G06K9/62 G06N3/00
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/46
申请日 : 20211215
申请日 : 20211215
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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