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龙图腾网获悉河海大学;山东省水文中心申请的专利一种土地覆被分类方法、装置及存储介质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：CN121053468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511586958.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种土地覆被分类方法、装置及存储介质是由王宇昊;张珂;刘薇;蔡振华;罗煜宁;李顺章;衣学军;胡浩林;张鑫;刘匡;王沁设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土地覆被分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种土地覆被分类方法、装置及存储介质，土地覆被分类方法包括：收集研究区的多源土地覆被数据集，将网格分为高一致性网格和非高一致性网格；利用随机森林和支持向量机的两种分类结果和多源数据集的土地覆被类型进行交互验证，对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型的确认；对于经分次对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认后仍无法确定土地覆被类型的网格，采用投票法确定其最终土地覆被类型。本发明通过将随机森林，支持向量机两种监督分类方法的结果与多源数据集进行交互验证和分次融合，提升了监督分类方法的泛化能力和性能，降低了土地覆被分类的不确定性。

本发明授权一种土地覆被分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种土地覆被分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，收集研究区的多源土地覆被数据集，通过重采样统一投影坐标系和空间分辨率，基于同一分类体系进行重分类，根据重分类结果将研究区的所有网格分为高一致性网格和非高一致性网格，其中，高一致性网格为多源土地覆被数据集重分类一致的网格，非高一致性网格为多源土地覆被数据集重分类不一致的网格； 步骤2，提取所有网格的分类特征；将高一致性网格划分为训练样本和验证样本，将高一致性网格的分类特征作为随机森林和支持向量机的输入，对于随机森林和支持向量机的分类结果均和多源数据集相同的高一致性网格，确定其土地覆被类型； 步骤3，对于由高一致性网格中未确定土地覆被类型的网格和非高一致网格构成的尚未确定土地覆被类型的网格，分次对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型的确认；每次将已确定土地覆被类型的网格作为样本数据集，重新构建随机森林和支持向量机模型，然后将尚未确定土地覆被类型网格的分类特征作为输入，利用随机森林和支持向量机的两种分类结果和多源数据集的土地覆被类型进行交互验证，对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型的确认，将覆被类型确认的网格作为新增样本加入样本数据集，用于下次尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型的确认； 步骤4，对于经分次对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认后仍无法确定土地覆被类型的网格，基于最后一次对尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认的随机森林和支持向量机的分类结果和多源数据集，采用投票法确定仍无法确定土地覆被类型的网格的最终土地覆被类型； 随机森林和支持向量机的分类结果和多源数据集的土地覆被类型进行交互验证确认覆被类型的方法是： 式中，为每次对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认而确定的土地覆被类型；分别为第次对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认中随机森林和支持向量机在当前网格输出的土地覆被类型；为第个数据集在当前网格的土地覆被类型；为指示函数，当成立时为1，反之为0；为多源数据集的个数；M为对当前尚未确定土地覆被类型的网格进行覆被类型确认的阈值： 式中，。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学;山东省水文中心，其通讯地址为：210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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