基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类

发布时间：2017-07-18 18:05

  本文关键词：基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类

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【摘要】：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。
【作者单位】： 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;
【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
【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)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 肖艳,姜琦刚,王斌,李远华,刘舒,崔璨.基于Relief F和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类[J].农业工程学报,2016,32(4):211-216.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.04.030 http://www.tcsae.orgXiao Yan,Jiang Qigang,Wang Bin,Li Yuanhua,Liu Shu,Cui Can.Object based

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本文编号：559026