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特征优选的GF-1影像植被遥感精细分类研究
1
作者
葛俊勇
葛俊涛
刘朝霞
《测绘标准化》
2024年第1期42-47,共6页
植被精细化分类对掌握不同植被在维护生态环境安全中的作用具有重要意义。本文选择国产高分一号(GF-1)卫星影像,构建该影像下的基于光谱、纹理、植被指数的多特征空间,并选择ReliefF算法与CFS算法进行特征筛选,最后结合随机森林算法与li...
植被精细化分类对掌握不同植被在维护生态环境安全中的作用具有重要意义。本文选择国产高分一号(GF-1)卫星影像,构建该影像下的基于光谱、纹理、植被指数的多特征空间,并选择ReliefF算法与CFS算法进行特征筛选,最后结合随机森林算法与libsvm模型,研究特征选择对分类精度的影响,并获取植被精细化分类的最佳多特征分类算法模型。结果表明,特征选择能在一定程度上提高分类精度;CFS算法相较于ReliefF算法能更好地简化特征子集的维度,并获取能提高分类精度的更优子集;基于CFS-libsvm的植被精细化分类方法具有较高的分类精度。
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关键词
植被精细化分类
RELIEFF算法
CFS算法
特征优选
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题名
特征优选的GF-1影像植被遥感精细分类研究
1
作者
葛俊勇
葛俊涛
刘朝霞
机构
乌鲁木齐经纬天地矿业工程技术有限公司北屯市分公司
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院
出处
《测绘标准化》
2024年第1期42-47,共6页
文摘
植被精细化分类对掌握不同植被在维护生态环境安全中的作用具有重要意义。本文选择国产高分一号(GF-1)卫星影像,构建该影像下的基于光谱、纹理、植被指数的多特征空间,并选择ReliefF算法与CFS算法进行特征筛选,最后结合随机森林算法与libsvm模型,研究特征选择对分类精度的影响,并获取植被精细化分类的最佳多特征分类算法模型。结果表明,特征选择能在一定程度上提高分类精度;CFS算法相较于ReliefF算法能更好地简化特征子集的维度,并获取能提高分类精度的更优子集;基于CFS-libsvm的植被精细化分类方法具有较高的分类精度。
关键词
植被精细化分类
RELIEFF算法
CFS算法
特征优选
Keywords
fine classification of vegetation
ReliefF algorithm
CFS algorithm
feature optimization
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
特征优选的GF-1影像植被遥感精细分类研究
葛俊勇
葛俊涛
刘朝霞
《测绘标准化》
2024
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