典型文献
基于多特征的多时相影像组合分割优化方法
文献摘要：
针对面向对象分类受限于单时相影像的问题,提出了一种基于多特征的多时相影像组合分割优化方法,并将其应用于农作物分类.以开封市通许县为研究区,从多时相遥感影像中挖掘特征波段,使用随机森林算法进行波段优选,在优选波段合成多特征影像基础上进行多尺度分割,以优化多时相影像组合分割效果.将面向对象与随机森林结合对多特征影像进行农作物分类以验证该方法的有效性,并将该方法与单时相影像、多时相影像组合分割模式下的面向对象分类结果进行对比.结果表明:①多时相影像组合分割优化策略能显著提升分类效果,分类总体精度为86.02％,Kappa系数为0.792,与单时相影像分类结果相比各提高了6.36％,8.37％;② 在多时相影像中提取多特征的基础上面向对象分类,分类精度和分类效率均有所提高,并为今后遥感监管核查农作物种植结构提供了可靠方法和有利依据.
文献关键词：
多尺度分割;特征选择;面向对象;多时相;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
孟启凤;卢小平;张向军;于海坤;李国清;朱梦豪
作者机构：
河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复实验室, 河南焦作 454150;河南省遥感测绘院, 河南郑州 454003
文献出处：
引用格式：
[1]孟启凤;卢小平;张向军;于海坤;李国清;朱梦豪-.基于多特征的多时相影像组合分割优化方法)[J].无线电工程,2022(11):2009-2015
A类：
B类：
多特征,多时相影像,分割优化,面向对象分类,受限于,农作物分类,开封市,通许县,多时相遥感影像,特征波段,随机森林算法,行波,多尺度分割,分割效果,分割模式,分类效果,总体精度,Kappa,影像分类,上面,分类精度,遥感监管,核查,农作物种植结构,特征选择
AB值：
0.271209
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