| 基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取 |
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| 引用本文： | 林小棋,任超,李毅,梁月吉,岳韦霆,梁洁玉.基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取[J].测绘科学,2023(10):107-115. |
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| 作者姓名： | 林小棋 任超 李毅 梁月吉 岳韦霆 梁洁玉 |
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| 作者单位： | 1. 桂林理工大学测绘地理信息学院;2. 广西空间信息与测绘重点实验室;3. 广西壮族自治区自然资源和不动产登记中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(42064003)；;广西自然科学基金青年科学基金项目(2021JJB150020)； |
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| 摘 要： | 针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题，该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合，通过结合Relief F和RFE进行特征优选，以减少信息冗余的影响。其次，基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征，采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后，为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现，将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明：利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度，总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果，总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时，总体精度有所增长，提高了7.55%。
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| 关 键 词： | 桉树人工林 影像融合 简单非迭代聚类 Relief F-RFE特征选择 |
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