一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法

本发明公开了一种基于遥感的冠层尺度城市绿地植被分类方法，包括：多源遥感数据获取与融合；融合多源遥感数据的冠层尺度多维特征集构建；城市绿地植被增强样本集构建；优选后低维特征集的构建；以及基于改进随机森林的冠层尺度的城市绿地自动分类方法。本发明通过多源高分辨率遥感数据，构建多维特征集；引入基于mRMR的自动化动态特征优选与权重分配机制，有效减少冗余并突出判别性特征；结合多源先验知识构建异质性驱动的自适应样本集；并基于引入动态加权节点分裂、邻域约束及自适应类别平衡的改进随机森林算法，实现城市绿地植被的高精度、冠层尺度、自适应分类。