特征优选下的农作物遥感分类研究

• 作者: 朱梦豪 李国清 彭壮壮
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: JM距离 相关性 特征选择 随机森林
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 122-128
• 页数: 7页
• 分类号: P75
• 语种: 中文

摘要

针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征,未考虑特征间相关性问题的不足,提出一种改进JM距离特征选择算法.该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价,以此确定每个类对的最优特征组合,然后综合所有类对的最优特征组合获取最终特征优选结果,用于后续分类实验.以Sentinel-2遥感影像为数据源,利用RF和SVM分类器,结合本文算法、JM距离算法对研究区进行了分类实验.结果表明,该文所提算法的分类精度要优于JM距离算法,其中与RF分类器结合的方案最优,总体分类精度和Kappa系数分别为:93.69％、0.926 3,证明了算法在作物遥感分类中的有效性.