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基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类
被引量：
57
1
作者
肖艳
姜琦刚
+3 位作者
王斌
李远华
刘舒
崔璨
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期211-216,共6页
针对面向对象土地利用分类存在特征维数过高的问题,提出了一种结合Relief F和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征选择方法,即首先利用Relief F作为特征预选器滤除相关性小的特征,然后以PSO作为搜索算法,以支持...
针对面向对象土地利用分类存在特征维数过高的问题,提出了一种结合Relief F和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征选择方法,即首先利用Relief F作为特征预选器滤除相关性小的特征,然后以PSO作为搜索算法,以支持向量机(support vector machine,SVM)的分类精度作为评估函数在剩余特征中选择出最优特征子集。该文以吉林省长春市部分区域为研究区,采用Landsat8遥感影像为数据源,首先对其进行多尺度分割,然后提取影像对象的光谱、纹理、形状和空间关系特征,利用提出的混合特征选择方法选取最优特征子集,最后使用SVM分类器对研究区进行土地利用分类,总体分类精度和Kappa系数分别为85.88%和0.8036,与基于4种其他特征选择方法的土地利用分类结果进行比较,基于Relief F和PSO的混合特征选择方法利用最少的特征获得最高的分类精度,能够有效地用于面向对象土地利用分类。
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关键词
土地利用
分类
支持向量机
特征选择
面向对象
RELIEFF
粒子群优化算法
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职称材料
题名
基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类
被引量：
57
1
作者
肖艳
姜琦刚
王斌
李远华
刘舒
崔璨
机构
吉林大学地球探测科学与技术学
院
长春市测绘院地理信息分院
大连海事大学航海学
院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期211-216,共6页
基金
中国地质调查局资助项目(12120115063701)
国土资源部公益性行业科研专项基金(201511078-1)
文摘
针对面向对象土地利用分类存在特征维数过高的问题,提出了一种结合Relief F和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征选择方法,即首先利用Relief F作为特征预选器滤除相关性小的特征,然后以PSO作为搜索算法,以支持向量机(support vector machine,SVM)的分类精度作为评估函数在剩余特征中选择出最优特征子集。该文以吉林省长春市部分区域为研究区,采用Landsat8遥感影像为数据源,首先对其进行多尺度分割,然后提取影像对象的光谱、纹理、形状和空间关系特征,利用提出的混合特征选择方法选取最优特征子集,最后使用SVM分类器对研究区进行土地利用分类,总体分类精度和Kappa系数分别为85.88%和0.8036,与基于4种其他特征选择方法的土地利用分类结果进行比较,基于Relief F和PSO的混合特征选择方法利用最少的特征获得最高的分类精度,能够有效地用于面向对象土地利用分类。
关键词
土地利用
分类
支持向量机
特征选择
面向对象
RELIEFF
粒子群优化算法
Keywords
Relief F
land use
classification
support vector machine
feature selection
object-oriented
Relief F
particle swarm optimization algorithm
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类
肖艳
姜琦刚
王斌
李远华
刘舒
崔璨
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
57
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