摘要
本发明涉及一种基于PU‑Bagging算法的珊瑚礁白化检测方法,获取多个不同时期的哨兵2遥感影像,进行地理矫正与辐射归一化处理;提取蓝色和绿色波段,形成多个时相,再合成提取的时相得到合成时间序列图像;对合成时间序列图像进行栅格化,标记影像中的白化珊瑚点,形成样本数据集并进行隐藏尺寸处理;基于PU‑Bagging算法处理合成时间序列图像与样本数据,构建标准分类器进行迭代训练,并记录训练得分,使用隐藏尺寸处理的数据的得分作为阈值,找到训练得分超过阈值的数据作为新的白化珊瑚点,生成最终的白化区域图;遥感影像的数据处理提高了其在识别白化珊瑚礁中的适应性,解决了传统算法分类结果差的问题,能更准确地从遥感影像中识别白化珊瑚礁。
技术关键词
时间序列图像
样本
标记
影像
数据
分类器
CART决策树
标签
训练集
机器学习算法
矫正
尺寸
图像像素
指数
栅格
蓝色
校正
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承载能力评估方法
贝叶斯网络模型
历史运行数据
BP神经网络
数据采集模块
序列预测模型
数据分析方法
回波
生成时序数据
参数