一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911131542.1
IPC分类号：G06K9/62;G06F16/29;G06Q50/26
申请日期：
2019-11-19
申请人：
南京林业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法
申请号	CN201911131542.1	申请日期	2019-11-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-02	公开/公告号	CN111222536A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） 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（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;6;/;2;9;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;6查看分类表>
申请人	南京林业大学	申请人地址	江苏省南京市龙蟠路159号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京林业大学	当前权利人	南京林业大学
发明人	李欢欣;许浩
代理机构	南京科阔知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	王清义

摘要

本发明公开了一种基于决策树分类的城市绿色空间信息提取方法，包括：选取研究区域范围；获取遥感影像数据；对遥感影像数据进行预处理；将土地用地类型进行划分；选择训练样本；对遥感影像数据进行波段计算，生成波段计算完成的遥感影像数据，并根据训练样本获得各个土地用地类型的波段计算值；参考各个土地用地类型的波段计算值建立决策树分类规则，对波段计算完成的遥感影像数据进行分类；将分类结果矢量化；绿色空间信息提取。本发明通过影像波段运算和训练样本波段运算，得出波段特征，根据训练样本的波段特征建立决策树分类规则，实现高精度分类；一定程度可以抑制预处理误差，减少噪音干扰等优点，计算效率高等优点，提高分类的精度。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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