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基于ReliefF和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸?/H1>
發(fā)布時間:2017-07-18 18:05

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  更多相關(guān)文章: 土地利用 分類 支持向量機 特征選擇 面向?qū)ο?/b> ReliefF 粒子群優(yōu)化算法


【摘要】:針對面向?qū)ο笸恋乩梅诸惔嬖谔卣骶S數(shù)過高的問題,提出了一種結(jié)合Relief F和粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征選擇方法,即首先利用Relief F作為特征預(yù)選器濾除相關(guān)性小的特征,然后以PSO作為搜索算法,以支持向量機(support vector machine,SVM)的分類精度作為評估函數(shù)在剩余特征中選擇出最優(yōu)特征子集。該文以吉林省長春市部分區(qū)域為研究區(qū),采用Landsat8遙感影像為數(shù)據(jù)源,首先對其進行多尺度分割,然后提取影像對象的光譜、紋理、形狀和空間關(guān)系特征,利用提出的混合特征選擇方法選取最優(yōu)特征子集,最后使用SVM分類器對研究區(qū)進行土地利用分類,總體分類精度和Kappa系數(shù)分別為85.88%和0.8036,與基于4種其他特征選擇方法的土地利用分類結(jié)果進行比較,基于Relief F和PSO的混合特征選擇方法利用最少的特征獲得最高的分類精度,能夠有效地用于面向?qū)ο笸恋乩梅诸悺?br/> 【作者單位】: 吉林大學地球探測科學與技術(shù)學院;長春市測繪院地理信息分院;大連海事大學航海學院;
【關(guān)鍵詞】土地利用 分類 支持向量機 特征選擇 面向?qū)ο?/strong> ReliefF 粒子群優(yōu)化算法
【基金】:中國地質(zhì)調(diào)查局資助項目(12120115063701) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項基金(201511078-1)
【分類號】:TP751
【正文快照】: 肖艷,姜琦剛,王斌,李遠華,劉舒,崔璨.基于Relief F和PSO混合特征選擇的面向?qū)ο笸恋乩梅诸怺J].農(nóng)業(yè)工程學報,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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【相似文獻】

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10 喬衛(wèi)芳;;基于遙感影像的土地利用分類研究[J];測繪與空間地理信息;2011年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 王金亮;胡軍;;基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的土地利用分類初步研究[A];中國地理學會百年慶典學術(shù)論文摘要集[C];2009年

4 朱麗云;尹平;王淑偉;謝U,

本文編號:559026



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