[发明专利]一种基于非负风险估计的高光谱和LiDAR融合入侵树种探测方法有效
| 申请号： | 202011507877.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112668420B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 王心宇;赵恒伟;钟燕飞 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于非负风险估计的高光谱和LiDAR融合入侵树种探测方法。本方法通过非负风险估计，将遥感影像弱监督单类网络优化问题转化为经验风险最小化问题，同时综合使用了高光谱影像提供的空‑谱融合特征以及LiDAR数据提供的几何特征，通过卷积神经网络以数据驱动的方式自动提取影像的深度空‑谱融合特征，通过非负风险估计端到端的优化卷积神经网络的参数，避免后期阈值调节。本发明可以用来进行入侵树种的分布探测，在物种多样性较高的热带区域仍可以获得可靠的探测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 风险 估计 光谱 lidar 融合 入侵 树种 探测 方法 | ||
【主权项】：
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