一种基于加权植被时序属性特征曲线的分类方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于加权植被时序属性特征曲线的分类方法,选取一年内的多景双极化Sentinel‑1数据,采用面向对象多尺度分割方法对影像进行分割并以分割后的单元为对象,根据植被生长季状况对其时序特征进行加权分析,运用植被生长季加权DTW获取对象时序曲线间相关性作为新的时序属性特征曲线,然后采用最近邻分类KNN算法进行分类。本发明有针对性的加大植被生长季间的权重并以此提取各对象的植被时序曲线间的相似性作为属性值构成新的时序属性曲线,通过挖掘深层次属性曲线之间的相关性,提高植被类别的分类精度。

基本信息
专利标题 :
一种基于加权植被时序属性特征曲线的分类方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114528932A
申请号 :
CN202210139780.2
公开(公告)日 :
2022-05-24
申请日 :
2022-02-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陈媛媛颜瑾郑思齐向云飞魏浩翰
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 :
CN202210139780.2
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06V20/10  G06V10/764  G06V10/774  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220216
2022-05-24 :
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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