| 基于随机森林特征选择的森林类型分类 |
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| 引用本文： | 刘思涵,尚夏明,马婷.基于随机森林特征选择的森林类型分类[J].北京测绘,2019,33(12). |
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| 作者姓名： | 刘思涵 尚夏明 马婷 |
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| 作者单位： | 西安科技大学 测绘科学与技术学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 测绘科学与技术学院,陕西 西安 710054;西安科技大学 测绘科学与技术学院,陕西 西安 710054 |
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| 摘 要： | 以八面通林业局林场为研究区,选取多时相高分一号WFV影像,提取遥感特征构建多时相特征集合,根据归一化特征重要性排序选出最优特征子集,用随机森林法实现森林类型分类。结果表明:多时相影像的总精度较单时相影像提高了7.95%-15.13%;除纹理特征外,光谱特征结合其他类型特征的分类精度均高于光谱特征分类;基于随机森林特征选择的分类精度最高,利用24个特征进行分类时,分类精度达到83.97%,Kappa系数为0.7749,说明特征选择可降低数据冗余提高精度。
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| 关 键 词： | 多时相影像 特征选择 高分一号 随机森林 遥感分类 |
The Classification of Forest Types Based on Feature Selection of Random Forest |
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