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龙图腾网获悉中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地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：CN116385864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211722205.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法是由任春颖;任慧鑫;王宗明;贾明明设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及火烧迹地提取方法技术领域，具体涉及一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法，包括如下步骤：步骤1遥感数据获取、预处理及构建时间序列影像数据集；步骤2构建火烧迹地样本库；步骤3划分样点数据；步骤4特征向量提取及建立时间序列特征向量影像集；步骤5构建随机森林模型并优化模型；步骤6火烧迹地提取结果精度评价；步骤7火烧迹地制图；本发明将随机森林算法应用到火烧迹地提取方法中，实现了逐年、高精度、大尺度上的火烧迹地提取，在时间尺度上对火烧迹地进行动态监测，可以快速获取影像质量高的合成遥感数据，显著提高用户的研究和工作效率，最终实现大尺度、长时序火烧迹地快速、自动的提取。

本发明授权一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算平台和随机森林算法的火烧迹地提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1遥感数据获取、预处理及构建时间序列影像数据集； 步骤2构建火烧迹地样本库； 步骤3划分样点数据； 步骤4特征向量提取及建立时间序列特征向量影像集； 步骤5构建随机森林模型并优化模型； 步骤6火烧迹地提取结果精度评价； 步骤7火烧迹地制图； 步骤1中构建时间序列影像数据集中具体操作为：基于GoogleEarthEngine平台提供的中值影像合成方法，对预处理后的影像数据，逐年合成高质量影像，得到长时间序列高质量影像数据集； 步骤2具体操作为：基于GoogleEarthEngine云平台，根据步骤1中得到的时间序列影像数据集，对火烧迹地进行人工样本点选择，并与野外调查样本点进行合并，生成火烧迹地样本库； 步骤3的具体操作为：将步骤2中得到的火烧迹地样本库划分为训练数据集和验证数据集；将所有样本数据按照70％：30％的比例随机分配到两个数据集合中的一个；对训练数据集进行子集化，其中80％的数据用于训练单独的分类算法，20％的数据用于优化模型；验证数据集用于对后续的最终样本数据分类结果进行评价； 步骤4具体操作为：基于GoogleEarthEngine平台，计算影像的特征向量，1光谱指数特征向量，归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、燃烧面积指数BAI、改进的归一化水体指数MNDWI、归一化燃烧指数NBR和归一化燃烧指数NBR2；2K-T变换主要分量，亮度TCB、绿度TCG和湿度TCW；最终，建立时间序列特征向量数据集，相关指数的计算公式如下： NDVI＝NIR-REDNIR+RED EVI＝2.5*NIR-REDNIR+6RED-7.5BLUE+1 BAI＝1[0.1-RED2+0.06-NIR2] MNDWI＝GREEN-SWIR2GREEN+SWIR2 NBR＝NIR-SWIR2NIR+SWIR2 NBR2＝SWIR1-SWIR2SWIR1+SWIR2 TCB＝0.3029*BLUE+0.2786*GREEN+0.4733*RED +0.5599*NIR+0.508*SWIR1+0.1872*SWIR2 TCG＝-0.2941*BLUE-0.243*GREEN-0.5424*RED +0.7276*NIR+0.0713*SWIR1-0.1608*SWIR2 TCW＝0.1511*BLUE+0.1973*GREEN+0.3283*RED +0.3407*NIR-0.7117*SWIR1-0.4559*SWIR2 步骤5具体操作为：在GoogleEarthEngine云平台构建随机森林模型，设定生长树的数目和节点分裂时输入的特征变量个数，通过计算OOB误分率调整设定生长树的数目和节点分裂时输入的特征变量个数这两个参数的设置，得到最优模型，根据步骤4中的9个特征向量结果进行监督分类，得到火烧迹地空间分布信息。

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