基于多目标遗传随机森林特征选择的面向对象湿地分类

• 作者: 刘舒 姜琦刚 崔璨 李远华 肖艳 马玥
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 湿地分类 多光谱遥感影像 面向对象 多目标遗传随机森林算法 特征选择
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 119-127
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.01.016

摘要

以多时相Landsat8影像和SRTM DEM为数据源,对南瓮河流域进行了面向对象湿地分类.为削弱高维特征集对分类精度的影响,提出一种多目标遗传随机森林组合式特征选择算法(MOGARF)进行特征集优化.利用Relief F算法对完整特征集进行特征初选,再以基于随机森林的封装式多目标遗传算法进一步提取优化特征集.将所得特征集结合随机森林分类法提取湿地信息.并将结果分别与基于完整特征集和仅采用Relief F算法及Boruta算法提取的优化特征集的3种随机森林分类结果对比.试验结果表明,采用MOGARF算法特征选择后,特征维度降低至原来的10％,且分类精度最高,总体精度为92.61％,比其他分类方案提高0.35％ ～1.94％,Kappa系数为0.907 5,袋外误差为7.77％,比其他分类方案降低0.91％～1.48％.利用MOGARF特征选择的随机森林分类法是湿地分类的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李远华	吉林大学地球探测科学与技术学院	43	525	12.0	21.0
2	姜琦刚	吉林大学地球探测科学与技术学院	131	1345	21.0	29.0
3	肖艳	吉林大学地球探测科学与技术学院	3	70	2.0	3.0
4	刘舒	吉林大学地球探测科学与技术学院	7	98	4.0	7.0
5	崔璨	大连海事大学航海学院	9	85	3.0	9.0
6	马玥	吉林大学地球探测科学与技术学院	9	144	4.0	9.0