典型文献
多尺度分割与特征优选下的盐碱地提取
文献摘要：
土地盐渍化作为一种土壤灾害,严重制约着社会经济与农业的发展.对盐碱地进行实时监测,可为盐碱地的评价改良提供科学依据.由于盐碱地的信息复杂、提取精度不高,因此本文以高分六号(GF-6)卫星遥感影像为数据源,采用分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)进行影像对象的多尺度分割,从面向对象的角度减少高分影像分类结果中的椒盐噪声问题,通过计算图像对象的局部方差和变化率来确定适宜的盐碱地分割尺度.利用基于特征选择的相关性算法(correlations-based feature selection,CFS)与Relief F算法分别对由光谱、纹理、形状、遥感指数构成的初始特征空间进行特征优选,精简特征子集,解决特征数量冗余问题,以此来优化随机森林对盐碱地提取精度.结果表明:CFS约简后的特征子集更小,精度更高,说明在盐碱地提取过程中,筛选特征数目能够减小冗余数据对提取精度的影响.CFS优化后的随机森林对盐碱地的提取效果较好,该方法总体分类精度达到83.7％.
文献关键词：
GF-6;盐碱地;面向对象;特征选择;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
朱丽;国巧真;吴正鹏;吴欢欢;何云海
作者机构：
天津城建大学 地质与测绘学院,天津 300384;天津市测绘院有限公司,天津 300381
文献出处：
引用格式：
[1]朱丽;国巧真;吴正鹏;吴欢欢;何云海-.多尺度分割与特征优选下的盐碱地提取)[J].地球环境学报,2022(06):714-723
A类：
分形网络,FNEA
B类：
多尺度分割,特征优选,盐碱地,盐渍化,高分六号,GF,卫星遥感影像,数据源,网络演化,演化算法,fractal,net,evolution,approach,面向对象,高分影像,影像分类,椒盐噪声,噪声问题,计算图,局部方差,特征选择,correlations,feature,selection,CFS,Relief,遥感指数,特征空间,精简,特征子集,特征数,约简,冗余数据,提取效果,分类精度
AB值：
0.362565
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