[发明专利]树木种群分类方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种树木种群分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练图像；

提取所述训练图像的形态学断面MP特征，得到所述训练图像的第一特征矩阵；

提取所述训练图像的形态学属性剖面AP特征，得到所述训练图像的第二特征矩阵；

基于所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵训练支持向量机，得到树木种群分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述训练图像的形态学断面MP特征，得到所述训练图像的第一特征矩阵，包括：

对所述训练图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

基于所述灰度图像和预设结构元素进行开运算、闭运算，确定第三特征矩阵；

基于所述灰度图像和所述预设结构元素进行重构开运算、重构闭运算，确定第四特征矩阵；

对所述第三特征矩阵和所述第四特征矩阵进行组合，得到所述第一特征矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像和预设结构元素进行开运算、闭运算，确定第三特征矩阵，包括：

基于所述灰度图像和所述预设结构元素进行开运算、闭运算，得到开运算矩阵和闭运算矩阵；

将所述灰度图像转换为第一向量，所述开运算矩阵转换为第二向量，所述闭运算矩阵转换为第三向量；

对所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量进行组合，得到第一差分矩阵；

对所述第一差分矩阵、所述第二向量和所述第三向量进行组合，得到所述第三特征矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像和所述预设结构元素进行重构开运算、重构闭运算，确定第四特征矩阵，包括：

基于所述灰度图像和所述预设结构元素进行重构开运算、重构闭运算，得到重构开矩阵和重构闭矩阵；

将所述灰度图像转换为第一向量，所述重构开矩阵转换为第四向量，所述重构闭矩阵转换为第五向量；

对所述第一向量、所述第四向量和所述第五向量进行组合，得到第二差分矩阵；

对所述第二差分矩阵、所述第四向量和所述第五向量进行组合，得到所述第四特征矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述训练图像的形态学属性剖面AP特征，得到所述训练图像的第二特征矩阵，包括：

对所述训练图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

基于所述灰度图像，确定所述灰度图像的多个连通域；

对每个连通域进行计算，得到所述每个连通域的AP特征；

基于所述每个连通域，确定生成树；

基于所述每个连通域的AP特征、预设AP特征阈值、所述生成树和预设策略，确定所述第二特征矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述灰度图像，确定所述灰度图像的多个连通域，包括：

将所述灰度图像的灰度值划分为多个灰度级；

基于所述灰度图像和所述多个灰度级，生成多个逻辑矩阵，其中，一个逻辑矩阵与一个灰度级对应；

基于所述多个逻辑矩阵，确定所述多个连通域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵训练支持向量机，得到树木种群分类模型，包括：

基于所述第一特征矩阵训练第一支持向量机，得到第一分类模型；

基于所述第二特征矩阵训练第二支持向量机，得到第二分类模型；

基于所述第一分类模型和所述第二分类模型，确定所述树木种群分类模型；

或者，将所述第一特征矩阵和所述第二特征矩阵进行组合，并训练第三支持向量机，得到所述树木种群分类模型。

8.根据权利要求1、2、5任意一项所述的方法，其特征在于，所述训练图像是合成孔径雷达SAR图像。