典型文献
特征优选下的农作物遥感分类研究
文献摘要：
针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征,未考虑特征间相关性问题的不足,提出一种改进JM距离特征选择算法.该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价,以此确定每个类对的最优特征组合,然后综合所有类对的最优特征组合获取最终特征优选结果,用于后续分类实验.以Sentinel-2遥感影像为数据源,利用RF和SVM分类器,结合本文算法、JM距离算法对研究区进行了分类实验.结果表明,该文所提算法的分类精度要优于JM距离算法,其中与RF分类器结合的方案最优,总体分类精度和Kappa系数分别为:93.69％、0.926 3,证明了算法在作物遥感分类中的有效性.
文献关键词：
JM距离;相关性;特征选择;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
朱梦豪;李国清;彭壮壮
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重点实验室,河南焦作 454000;河南省遥感测绘院,郑州 450003
文献出处：
引用格式：
[1]朱梦豪;李国清;彭壮壮-.特征优选下的农作物遥感分类研究)[J].测绘科学,2022(03):122-128
A类：
B类：
特征优选,农作物遥感分类,分类研究,JM,距离特征,特征选择算法,可分性,成反比,优特,特征组合,Sentinel,遥感影像,数据源,RF,分类器,分类精度,Kappa
AB值：
0.308432
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