一种用于森林生物量的遥感影像特征选择方法和装置

摘要

本发明提供了一种用于森林生物量的遥感影像特征选择方法和装置，其中该方法包括：从森林遥感影像中提取特征值；通过SR算法对特征值进行预处理，从预处理后的特征值中剔除多重共线性对应的特征值，生成特征集；其中，特征集的初始集为特征值的满集；按照下述步骤重复更新特征集：根据初始化特征集训练SVM算法，确定初始化特征集中各特征值的权重；采用SVM－REF算法和权重构造特征集中各个特征值的特征排序系数，按照特征排序系数对特征集中的特征值进行排序；根据特征集的排序更新特征集；直到当前的特征集中特征值的个数等于预设的特征值个数，将当前特征集确定为用于森林生物量的最优特征集。本发明优化了遥感影像特征选取的效果。

主权项

一种用于森林生物量的遥感影像特征选择方法，其特征在于，包括：从森林遥感影像中提取特征值；通过逐步回归分析SR算法对所述特征值进行预处理，从预处理后的所述特征值中剔除多重共线性对应的特征值，生成特征集；其中，所述特征集的初始集为所述特征值的满集；按照下述步骤重复更新所述特征集：根据所述初始化特征集训练支持向量机SVM算法，确定所述初始化特征集中各个特征值的权重；采用支持向量机‑递归特征消除SVM－REF算法和所述权重构造所述特征集中各个特征值的特征排序系数，按照所述特征排序系数对所述特征集中的特征值进行排序；根据所述特征集的排序更新所述特征集；直到当前的特征集中特征值的个数等于预设的特征值个数，将所述当前的特征集确定为用于所述森林生物量的最优特征集。