機器學(xué)習(xí)法在面向?qū)ο笥跋穹诸愔械膶Ρ确治?/H1>
發(fā)布時間：2018-07-28 13:18
【摘要】：針對如何選擇遙感影像面向地理對象分類方法的問題,該文面向地理國情普查中的地表覆蓋分類應(yīng)用,以3個典型區(qū)域(山區(qū)、平原、城區(qū))的多源高分辨率遙感影像為實驗數(shù)據(jù),從分類效果、分類精度等方面對比分析3種分類方法(支持向量機、決策樹、隨機森林)的優(yōu)劣。在相同影像分割、特征提取、樣本采集條件下,通過333組分類實驗,得出以下規(guī)律:支持向量機分類方法穩(wěn)定性強,分類速度快,但對特征數(shù)的要求高,特征數(shù)目與總體精度、地物環(huán)境之間的規(guī)律性不強,從而增加了特征提取與選擇的難度,而隨著特征的增加,決策樹、隨機森林的總體分類精度均為先升高后降低,最后趨于平衡。最后,綜合隨機森林對特征的優(yōu)選機制和支持向量機的高分類精度,得到新的組合分類器。
[Abstract]:Aiming at the problem of how to select the classification method for geographical objects in remote sensing images, this paper aims at the application of land cover classification in the survey of geographical conditions, which is based on three typical regions (mountain area, plain, mountain area, plain). Multi-source high-resolution remote sensing images are used as experimental data. The advantages and disadvantages of the three classification methods (support vector machine, decision tree, random forest) are compared and analyzed from the aspects of classification effect and classification accuracy. Under the condition of the same image segmentation, feature extraction and sample collection, the following rules are obtained by 333 groups of classification experiments: the SVM classification method is stable and fast, but it requires high feature number, feature number and overall accuracy. The regularity of feature environment is not strong, which increases the difficulty of feature extraction and selection. With the increase of feature, the total classification accuracy of decision tree and random forest are increased first and then decreased, and then tend to balance. Finally, a new combined classifier is obtained by synthesizing the optimal feature selection mechanism of stochastic forest pairs and the high classification accuracy of support vector machine (SVM).
【作者單位】： 陜西商洛職業(yè)技術(shù)學(xué)院;中國測繪科學(xué)研究院;高德軟件有限公司;
【分類號】：P237
【參考文獻】
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，
本文編號：2150275
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/dizhicehuilunwen/2150275.html
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【作者單位】： 陜西商洛職業(yè)技術(shù)學(xué)院;中國測繪科學(xué)研究院;高德軟件有限公司;
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8 李慧;一種改進的隨機森林并行分類方法在運營商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年
9 趙亞紅;面向多類標(biāo)分類的隨機森林算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年
10 黎成;基于隨機森林和ReliefF的致病SNP識別方法[D];西安電子科技大學(xué);2014年
，本文編號：2150275
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