針對(duì)遙感影像土地利用分類中特征空間選擇對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生重要影響的問題,以Sentinel-2A影像為數(shù)據(jù)源,基于其豐富光譜信息和空間信息提取多維特征空間,利用平均不純度減少方法排序特征重要性,采用特征優(yōu)選的隨機(jī)森林算法優(yōu)化分類土地利用的特征空間,提高分類精度。結(jié)果表明,特征重要性差異較大,優(yōu)選排名前14位特征變量組成特征空間,特征的貢獻(xiàn)程度由大到小依次為紅邊指數(shù)、光譜特征、紋理特征、植被指數(shù)、水體指數(shù)。特征優(yōu)選的隨機(jī)森林分類結(jié)果總體精度為94.03%,Kappa系數(shù)為0.917 9,優(yōu)于原始隨機(jī)森林算法,一定程度上提高了遙感影像土地利用分類精度。 

【文章來源】：黑龍江科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,30(05)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

特征變量重要性

為直觀呈現(xiàn)特征個(gè)數(shù)與袋外數(shù)據(jù)預(yù)測精度(OOB精度)的關(guān)系,繪制曲線如圖3所示。由圖3可見,隨著輸入特征變量的增加,前段(前10個(gè)特征)OOB精度呈現(xiàn)急速上升再緩慢增加的趨勢,由80.49%增加到99.12%,主要原因是前10個(gè)特征重要性較高(均大于4%),特征之間相關(guān)性較小,從而提高了模型的性能;中段(11～18個(gè)特征)OOB精度出現(xiàn)波動(dòng)且有小幅下降趨勢;后段(19～31個(gè)特征)OOB精度出現(xiàn)小幅回升;綜上特點(diǎn),特征過少,會(huì)導(dǎo)致OOB精度不高,特征過多,易存在冗余,使模型復(fù)雜度過高,OOB精度出現(xiàn)不增反降的情況。

表2 不同方案的精度對(duì)比Table 2 Accuracy comparison of different schemes 方案 特征數(shù)量/個(gè) 重要性/% 總體精度/% Kappa系數(shù) 一 6 >5 92.96 0.903 5 二 10 >4 93.49 0.910 6 三 14 >3 94.03 0.917 9 四 19 >2 93.81 0.914 8 五 22 >1 92.97 0.903 7 六 31 >0 92.82 0.901 8利用驗(yàn)證樣本計(jì)算混淆矩陣,對(duì)隨機(jī)森林和特征優(yōu)選隨機(jī)森林的分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),總體精度和各地類的生產(chǎn)者精度ηPA、用戶精度ηUA如表3所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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