特征优选的GF-2影像湿地地表覆盖要素提取

• 作者: 卢小平 李冰 李新社 杜晓贝
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: GF-2 湿地 特征优选 地理国情普查 面向对象
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2018.09.014

摘要

为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求,本文以GF-2影像为数据源,采用ReliefF算法优选特征,根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度,对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分类方法对湿地覆被自动分类的适用性,通过实例进行对比分析,结果表明经过特征优选上述4种分类方法均可利用较少特征值达到较优的分类结果,验证了ReliefF算法的有效性.在分类精度和学习速度方面,随机森林最优,决策树优于支持向量机,除最邻近方法外均可用于湿地信息普查.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢小平	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	107	642	12.0	20.0
2	李冰	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	13	27	4.0	4.0
3	李新社		8	8	2.0	2.0
4	杜晓贝	河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室	2	3	1.0	1.0