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考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
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作者 林怡 厉朗 +4 位作者 宇洁 高忱 钟代琪 陈鑫 杨羽轩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期225-232,共8页
在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类... 在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。 展开更多
关键词 多光谱遥感 植被识别 端元光谱差异 最佳距离遗传算法 自动特征选择算法
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