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基于特征优选的鄱阳湖南矶湿地土地利用分类
1
作者
郭松
杨东伟
+2 位作者
尹晓星
万程辉
唐旭伟
《人民长江》
北大核心
2025年第7期50-55,共6页
针对湿地土地利用信息提取易混淆,分类精度低的问题,提出一种基于随机森林算法预处理的遗传算法与支持向量机融合(RF-GA-SVM)的湿地土地利用分类模型,基于Landsat 8遥感影像的1~7波段数据,对鄱阳湖南矶湿地开展土地利用信息提取,并将RF-...
针对湿地土地利用信息提取易混淆,分类精度低的问题,提出一种基于随机森林算法预处理的遗传算法与支持向量机融合(RF-GA-SVM)的湿地土地利用分类模型,基于Landsat 8遥感影像的1~7波段数据,对鄱阳湖南矶湿地开展土地利用信息提取,并将RF-GA-SVM模型提取的结果与传统支持向量机(SVM)、粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)以及灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)等模型的结果进行对比。结果表明:RF-GA-SVM模型在鄱阳湖南矶湿地土地利用信息分类提取的总体精度为99.2%。采用随机森林算法进行特征优选预处理能够实现自动搜索并反演GA-SVM模型参数,相较于其他机器学习算法的地物信息提取精度更高,在提高模型鲁棒性的同时,实现了湿地土地利用信息的分类提取。研究成果可为湿地地物识别与分类提供参考。
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关键词
土地利用信息提取
遥感影像
特征优选
机器学习
随机森林
支持向量机
南矶湿地
鄱阳湖
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职称材料
题名
基于特征优选的鄱阳湖南矶湿地土地利用分类
1
作者
郭松
杨东伟
尹晓星
万程辉
唐旭伟
机构
江西水利电力大学水利工程学院
中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室
中国矿业大学环境与测绘学院
长江水利委员会水文局长江下游水文水资源勘测局
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第7期50-55,共6页
基金
江西省自然科学基金项目(2024BAB25199)
江西省教育厅科技项目青年基金项目(GJJ2201512)。
文摘
针对湿地土地利用信息提取易混淆,分类精度低的问题,提出一种基于随机森林算法预处理的遗传算法与支持向量机融合(RF-GA-SVM)的湿地土地利用分类模型,基于Landsat 8遥感影像的1~7波段数据,对鄱阳湖南矶湿地开展土地利用信息提取,并将RF-GA-SVM模型提取的结果与传统支持向量机(SVM)、粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)以及灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)等模型的结果进行对比。结果表明:RF-GA-SVM模型在鄱阳湖南矶湿地土地利用信息分类提取的总体精度为99.2%。采用随机森林算法进行特征优选预处理能够实现自动搜索并反演GA-SVM模型参数,相较于其他机器学习算法的地物信息提取精度更高,在提高模型鲁棒性的同时,实现了湿地土地利用信息的分类提取。研究成果可为湿地地物识别与分类提供参考。
关键词
土地利用信息提取
遥感影像
特征优选
机器学习
随机森林
支持向量机
南矶湿地
鄱阳湖
Keywords
land use information extraction
remote sensing imagery
feature optimization
machine learning
random forest
support vector machine
Nanji wetland
Poyang Lake
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征优选的鄱阳湖南矶湿地土地利用分类
郭松
杨东伟
尹晓星
万程辉
唐旭伟
《人民长江》
北大核心
2025
0
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