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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
1
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。
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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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职称材料
题名
考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
1
作者
林怡
厉朗
宇洁
高忱
钟代琪
陈鑫
杨羽轩
机构
同济大学
测绘与地理信息学院
同济大学遥感应用研究中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期225-232,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42201376、41771449)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022-4-ZD-05、2023-3-YB-12)
同济大学“中德合作2.0”培育项目(4300143344/039)。
文摘
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。
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
Keywords
multispectral remote sensing
vegetation recognition
spectral endmember variability
intrainter distance genetic algorithm(IIDGA)
automatic feature selection
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建
林怡
厉朗
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
0
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