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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法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：CN115496939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211065408.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法是由薛朝辉;孙辰润设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法，首先对影像进行预处理，采用光学影像提取光谱特征、指数特征、核指数特征、主成分分割特征、纹理特征，利用SAR影像提取SAR特征、纹理特征，利用DEM数据提取高程、坡度特征，并将所有特征进行多时相叠加；然后基于马氏距离衡量类间可分性，从而进行特征敏感性实验与特征优选实验，得到最优特征集合；最后利用得到的特征集合，采用集成学习分类方法，达到最优分类效果。本发明设计方法融合了多种类型数据，真实全面地表达了地面信息；将多个时相数据叠加，保留了时序特征；引入了主成分分割特征，充分获得了地面的几何形状信息；采用基于马氏距离的特征优选方法，合理保留了有效特征。

本发明授权一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源遥感数据的湿地信息提取方法，其特征在于，针对目标区域，采集目标区域的包含各预设类别的地物的多时相遥感影像，针对多时相遥感影像，执行以下步骤A-步骤F，完成多时相遥感影像中各像素点的分类，进而实现目标区域的地物分类： 步骤A：根据湿地分类体系中各土地利用类型的物候特征、分布特点，对目标区域的地物进行分类，采集目标区域的包含各预设类别的地物的多时相遥感影像，其中多时相遥感影像包括光学多光谱影像、SAR遥感影像、DEM数据，然后进入步骤B； 步骤B：分别对多光谱影像、SAR遥感影像进行预处理，将预处理后的对多光谱影像、SAR遥感影像与DEM数据三者融合，获得三时相中值合成影像，即叠加图像X，然后进入步骤C； 步骤C：针对叠加图像X的光学波段部分，提取多时相指数特征，多时相指数特征包括子特征NDVI、MNDWI、NDBBI； 提取叠加图像X的纹理特征，其中包括叠加图像X的光学波段部分的纹理特征，光学波段部分的纹理特征包括子特征ASM、contrast、entropy、correlation，以及叠加图像X的微波波段部分的纹理特征，微波波段部分的纹理特征包括子特征entropy、intertia、gearys、gradient、direction、edgy； 针对叠加图像X的光学波段部分，计算核指数特征，核指数特征包括子特征kNDVI、kNDBBI、kMNDWI；对叠加图像X的光学波段部分，采用主成分分析法，获得叠加图像X的光学波段部分的各主成分，针对第一个主成分进行面向对象分割，获得主成分分割特征；至此完成所有类型特征的提取，得到特征总集合W1，将叠加图像X与特征总集合W1叠加，获得特征融合图像Y，然后进入步骤D； 步骤D：针对特征融合图像Y，计算特征融合图像Y中各预设类别地物的样本点的马氏距离值，以表示不同预设类别地物组合间的可分离性；然后进入步骤E；在以下步骤中，将Y替换为其他图像，并以相同原理来计算其他情况下的马氏距离值； 步骤E：将叠加图像X的光学波段部分分别与多时相指数特征、核指数特征，光学波段部分的纹理特征，微波波段部分的纹理特征组合，获得各组合后的特征图，采用梯度提升树分类器分别对各组合后的特征图中的各像素点分类，分别计算总体分类精度和马氏距离值，将分类精度和马氏距离值均高于预设阈值的组合特征定义为敏感特征； 将步骤C得到的特征融合图像Y放入梯度提升树分类器中进行训练，同时采用GEE平台中的explain算法计算特征融合图像Y中所有子特征的特征重要性指数，而后将叠加图像X的光学波段部分筛出，将剩下的所有子特征按照特征重要性指数大小降序排列；以叠加图像X的光学部分为基础，按降序结果逐一加入新的特征，每次加入特征后都分别进行总体分类精度和马氏距离值的计算，最终分别得到总体分类精度与马氏距离值随特征数量变化的曲线图；通过分析曲线图的变化趋势，确定前N个特征为必要特征，最后查看剩余特征中是否存在敏感特征未被选择，若有则一并加入，获得最终特征集合W2，然后进入步骤F； 步骤F：将最终特征集合W2输入梯度提升树分类器，对最终特征集合W2中的各像素点进行分类，获得各像素点所属的预设类别，进而实现目标区域的地物分类。

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