特征优选下的遥感影像面向对象分类规则构建

• 作者: 余凡 戴莉莉 李海涛 顾海燕
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 面向对象影像分类 分类规则 Boruta算法 置信区间 训练样本统计
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.02.005

摘要

针对分类规则及其阈值的确定主要依赖人工经验、通用性差问题,该文提出了特征优选支持的面向对象分类规则构建方法.该方法利用面向对象技术,首先使用Poruta算法对先验样本数据集进行特征选择,然后根据隶属度函数构建分类规则集,最后引入置信区间概念,确定分类规则的阈值.以德国波兹坦地区的航空影像、数字表面模型(DSM)以及地面真实参考影像为实验数据,构建城市建筑、城市绿地(包括草地和树木)这两种地类的分类规则,利用不同数量的训练样本,开展面向对象分类实验,与支持向量机(SVM)监督分类方法进行对比分析.实验结果表明,在相同的优选特征下,利用置信区间确定阈值得到的分类规则,提取效果及分类精度更好,尤其在训练样本量少的情况下,该方法得到的分类精度比SVM高30％～40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海涛		55	1106	19.0	31.0
2	顾海燕		27	498	12.0	22.0
3	余凡		18	358	8.0	18.0
4	戴莉莉	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	1	2	1.0	1.0