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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411398487.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法及装置是由陈博伟;张丽;邵咏;闫敏设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法及装置，属于遥感监测技术领域，包括：构建珊瑚礁的地貌单元分类体系，对获取的珊瑚礁原始遥感影像进行数据预处理；使用面向对象分割中的多尺度分割算法对原始遥感影像分割，并寻找到最优参数，最终得到最优分割结果；对预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类，计算珊瑚礁地貌单元分类数据集进行遥感指数特征与纹理特征，得到珊瑚礁的地貌单元分类数据集；使用基于面向对象的机器学习算法训练珊瑚礁地貌单元分类数据集，调优模型参数，得到训练后的识别与分类模型；使用训练好的分类模型进行预测，并制作相应的珊瑚礁遥感地貌单元分类结果图。本发明能够提高分类的准确性和效率。

本发明授权一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向对象的珊瑚礁遥感影像地貌分类的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建珊瑚礁的地貌单元分类体系，对获取的珊瑚礁原始遥感影像进行数据预处理； 步骤2、使用面向对象分割中的多尺度分割算法对原始遥感影像分割，并寻找到最优参数，最终得到最优分割结果； 步骤3、对预处理后的遥感影像中进行特征提取与分类，计算珊瑚礁地貌单元分类数据集进行遥感指数特征与纹理特征，得到珊瑚礁的地貌单元分类数据集； 步骤4、使用基于面向对象的机器学习算法训练珊瑚礁地貌单元分类数据集，使用自适应权重分配的k折交叉验证方法对模型参数优化，得到训练后的识别与分类模型，包括： 通过建立多种机器学习模型集合，包括随机森林、支持向量机、K近邻算法、XGBoost算法，训练模型集合中的每个模型来预测珊瑚礁地貌单元分类标签；使用网格搜索方法对模型的超参数进行调优，利用自适应权重分配的k折交叉验证方法根据数据集的大小自适应调整的大小，并根据每折中的类别不平衡程度重新分配类别的权重，确定最优的参数组合，以此来提高模型的准确性，并重新训练模型； 步骤5、使用训练好的分类模型进行预测，并制作相应的珊瑚礁遥感地貌单元分类结果图。

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