基于Matlab筛选最优特征的典型地物遥感分类方法研究  

作　　者：张伟超 

机构地区：[1]江西省建筑设计研究总院集团有限公司,江西南昌330046

出　　处：《资源导刊》2024年第14期38-41,共4页Resources Guide

摘　　要：最优特征选择是提升遥感分类精度的关键技术。在可分性度量JM距离基础上提出一种结合多源特征间相关性的优选方法,以此解决JM距离在进行特征选择时未考虑类别间相关性的问题。实验结果表明:不同类型特征的引入能在一定程度上改善分类结果,但就不同特征对分类结果的贡献度上,植被指数贡献最大,光谱特征要优于纹理特征;基于特征优选后的分类方案分类效果最佳,总体分类精度与Kappa系数分别为89.92%、0.88,表明提出的特征选择方法在降低特征维度、冗余度的同时,也能保证较高的分类精度。

关 键 词：JM距离 特征优选 相关性 随机森林 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]