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公开(公告)号：CN114266958A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111354990.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06T5/50 , G06V10/764
Abstract: 一种基于云平台的红树林遥感快速精准提取方法，涉及红树林分布图制作领域，本发明首先利用GoogleEarthEngine云平台筛选质量好的Sentinel‑2影像形成一个影像集；计算影像集中每一个影像的植被指数NDVI得到空间上的NDVI图像；形成最大NDVI像元组成的低潮图像；利用mask函数擦除没有植被的区域；利用MFVI指数识别红树林空间分布信息；利用mask函数擦除非红树林的区域，得到红树林的空间分布图。本发明克服了周期性的潮水淹没给红树林遥感解译带来的困难，解决了淹没红树林漏绘和内陆植被错分为红树林的问题。本发明快捷有效，提高了红树林解译的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113869515A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111089955.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种融合遗传算法和决策树算法的知识提取方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明包括准备遥感分类结果与分类特征数据；分层随机抽取训练样本集；初始化遗传算法，通过随机产生的基因组合和样本构建决策树，模拟随机森林的随机特征和随机样本特性；对构建的任意一棵决策树筛选感兴趣类别的规则链，并根据规则获取分类结果；将筛选的分类结果与现有分类结果进行比对计算错误率作为评估函数的适应度，记录规则链和对应的错误率；迭代遗传算法至指定次数或满足收敛条件，将一系列规则按错误率从小到大排序，将错误率最小的规则作为显式知识。本发明能有效地将隐式知识转化为可理解的显式知识，具有一定的可重复性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113869515B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111089955.5
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/01 , G06N3/126 , G06F18/24 , G06F18/243
Abstract: 一种融合遗传算法和决策树算法的知识提取方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明包括准备遥感分类结果与分类特征数据；分层随机抽取训练样本集；初始化遗传算法，通过随机产生的基因组合和样本构建决策树，模拟随机森林的随机特征和随机样本特性；对构建的任意一棵决策树筛选感兴趣类别的规则链，并根据规则获取分类结果；将筛选的分类结果与现有分类结果进行比对计算错误率作为评估函数的适应度，记录规则链和对应的错误率；迭代遗传算法至指定次数或满足收敛条件，将一系列规则按错误率从小到大排序，将错误率最小的规则作为显式知识。本发明能有效地将隐式知识转化为可理解的显式知识，具有一定的可重复性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114821343A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210666467.4
申请日：2022-06-14
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06T5/50 , G06V10/764
Abstract: 一种基于云平台的红树林遥感快速精准提取方法，涉及红树林分布图制作领域，本发明首先利用GoogleEarthEngine云平台筛选质量好的Sentinel‑2影像形成一个影像集；计算影像集中每一个影像的植被指数NDVI得到空间上的NDVI图像；形成最大NDVI像元组成的低潮图像；利用mask函数擦除没有植被的区域；利用MFVI指数识别红树林空间分布信息；利用mask函数擦除非红树林的区域，得到红树林的空间分布图。本发明克服了周期性的潮水淹没给红树林遥感解译带来的困难，解决了淹没红树林漏绘和内陆植被错分为红树林的问题。本发明快捷有效，提高了红树林解译的精度和可信度，具有可重复性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113869514A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111089838.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明根据遥感分类特征数据、现有分类结果和以规则表述的知识，根据规则对应的阈值方向剔除重复特征、统计非重复特征的值域和当前阈值，约束外层遗传算法的基因数量和内层遗传算法的阈值优化上下限和推荐解；利用遗传算法实现规则中冗余特征的去除和阈值优化目标，外层遗传算法产生随机特征组合，内层遗传算法根据随机特征组合优化其阈值，并将迭代的最优适应度返回给外层遗传算法的评估函数，迭代产生的不同特征组合；最优适应度对应的特征组合与阈值组成多知识集成优化结果。本发明能有效集成和优化以规则表示的不同知识，有效减少冗余规则、优化规则阈值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113869513A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111089890.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种基于遗传算法的分类规则阈值优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域，本发明根据分类规则准备遥感分类特征和现有分类结果，查找分类规则涉及的特征并计算其值域作为优化阈值上下限，以分类规则阈值为推荐阈值；初始化遗传算法并在评估函数中根据规则和随机生成的阈值对遥感分类特征进行分类，与现有分类结果比较并计算错误率作为当前阈值的适应度；在监控函数中记录每一代最小错误率，在最小错误率不变时结束迭代；运行遗传算法，在最小错误率不变时得到一系列阈值和最小错误率；最小错误率对应的阈值即为优化阈值。本发明能高效优化分类规则的阈值，克服了分类规则涉及多个指标时目视判断方法难以有效优化其阈值的问题。
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公开(公告)号：CN113869513B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111089890.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种基于遗传算法的分类规则阈值优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域，本发明根据分类规则准备遥感分类特征和现有分类结果，查找分类规则涉及的特征并计算其值域作为优化阈值上下限，以分类规则阈值为推荐阈值；初始化遗传算法并在评估函数中根据规则和随机生成的阈值对遥感分类特征进行分类，与现有分类结果比较并计算错误率作为当前阈值的适应度；在监控函数中记录每一代最小错误率，在最小错误率不变时结束迭代；运行遗传算法，在最小错误率不变时得到一系列阈值和最小错误率；最小错误率对应的阈值即为优化阈值。本发明能高效优化分类规则的阈值，克服了分类规则涉及多个指标时目视判断方法难以有效优化其阈值的问题。
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公开(公告)号：CN113870425A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111029210.X
申请日：2021-09-03
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 基于随机森林和多源遥感技术的森林蓄积量空间制图方法，涉及森林蓄积量空间制图领域，包括：地理加权回归建模；数据获取；数据预处理和遥感指数计算；获取均质对象；多源遥感指数值提取；相关分析和冗余性计算，筛选预测因子；利用随机森林算法建模和未知节点森林蓄积量预测；模型精度评价，森林蓄积量制图，得到10米分辨率的区域森林蓄积量空间分布。本发明利用森林蓄积量实测样点、GEDI激光雷达足迹产品、Sentinel‑1雷达和Sentinel‑2可见光地表反射率影像及地形产品，利用地理加权回归建模和面向对象的机器学习方法应用于森林蓄积量空间制图中，实现科学、快速、精准的区域森林蓄积量空间预测。
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公开(公告)号：CN113869514B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202111089838.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种基于遗传算法的多知识集成与优化方法，涉及基于遥感影像的分类、数据挖掘等领域。本发明根据遥感分类特征数据、现有分类结果和以规则表述的知识，根据规则对应的阈值方向剔除重复特征、统计非重复特征的值域和当前阈值，约束外层遗传算法的基因数量和内层遗传算法的阈值优化上下限和推荐解；利用遗传算法实现规则中冗余特征的去除和阈值优化目标，外层遗传算法产生随机特征组合，内层遗传算法根据随机特征组合优化其阈值，并将迭代的最优适应度返回给外层遗传算法的评估函数，迭代产生的不同特征组合；最优适应度对应的特征组合与阈(56)对比文件Seyed Mohsen Mousavi et al..Anintelligent hybrid classificationalgorithm integrating fuzzy rule-basedextraction and harmony searchoptimization: Medical diagnosisapplications《.Knowledge-Based Systems》.2021,第220卷第1-14页.Carlos M. Fonseca et al..Geneticalgorithms for multiobjectiveoptimization: formulation, discussion,and generation《.Genetic Algorithms:Proceedings of the Fifth InternationalConference》.1993,第1-8页.Ricardo Cerri et al..InducingHierarchical Multi-label Classificationrules with Genetic Algorithms《.AppliedSoft Computing Journal》.2019,第584–604页.周勇;刘锋.基于并行遗传算法的规则发现研究.计算机技术与发展.2008,(08),全文.阮家港;马金平;吕晓慧.基于非随机初始种群遗传算法的分类规则挖掘.科学技术与工程.2009,(02),全文.郭海湘;诸克军;高思维;孙涵.储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取.系统管理学报.2008,(06),全文.张永;吴晓蓓;向峥嵘;胡维礼.基于多目标进化算法的高维模糊分类系统的设计.系统仿真学报.2007,(01),全文.朱金钧,高凯,周万珍.遗传算法在数据挖掘中的应用.计算机工程与应用.2003,(17),全文.
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公开(公告)号：CN114926641A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210666433.5
申请日：2022-06-14
Applicant: 中林信达(北京)科技信息有限责任公司
Abstract: 一种基于云平台的森林树种遥感精细分类方法，涉及森林树种分类方法领域，本发明结合高分辨率影像和面向对象分类技术扩充样本数据；筛选高质量Sentinel‑2MSI影像形成影像集；计算影像集中每一景影像的NDVI、EVI、NDII和NBR，得到空间上四个指数的图像；利用median合成函数生成月、季、年三种合成影像；计算地形因素并添加至合成影像中；利用随机森林计算特征重要性排名靠前的变量；优化随机森林的超参数获取最佳参数组合，利用不同数据集下优化的分类器实现树种分类；验证和对比不同数据集下分类器精度，实现森林树种精细分类及空间分布制图。本发明能准确快速地实现大面积多山区域的森林树种精细分类。
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