本文關(guān)鍵詞：基于多時(shí)相Landsat8數(shù)據(jù)的綜合多特征棉田提取研究

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【摘要】：本文選用新疆沙灣縣中北部為研究區(qū)域,針對(duì)目前基于多時(shí)相遙感影像分類(lèi)大多拘泥于單一特征的現(xiàn)狀,開(kāi)展了綜合多特征的提取棉田研究。以2013年九個(gè)時(shí)相的Landsat8遙感衛(wèi)星影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)提取NDVI時(shí)間序列,最佳時(shí)相反射率光譜特征及紋理特征構(gòu)成綜合多特征集�？紤]到在訓(xùn)練樣本充足的情況下,參與分類(lèi)特征過(guò)多時(shí),可能會(huì)由于信息冗余導(dǎo)致分類(lèi)精度降低的情況,本文研究了適合于多類(lèi)型特征的特征選擇算法,然后利用優(yōu)選特征集進(jìn)行分類(lèi),提取棉田,并通過(guò)混淆矩陣等方式對(duì)分類(lèi)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究成果如下:(1)提出了改進(jìn)的OIF特征選擇算法:該算法不僅考慮了波段組合整體的信息量及相關(guān)性,同時(shí)考慮了組合內(nèi)每個(gè)波段的信息量及相關(guān)性,在此基礎(chǔ)上又兼顧了各地類(lèi)間的可分性。利用改進(jìn)OIF算法進(jìn)行特征選擇所得優(yōu)選特征集進(jìn)行分類(lèi),結(jié)果明顯優(yōu)于OIF算法所得優(yōu)選集的分類(lèi)結(jié)果,這表明此算法有效改善了OIF算法在特征選擇方面的性能;(2)與僅利用NDVI時(shí)間序列的分類(lèi)結(jié)果相比,綜合多特征集的分類(lèi)總體精度和棉花精度都有所提高;(3)與特征選擇前相比,經(jīng)改進(jìn)OIF算法和基于屬性重要度的粗糙集算法進(jìn)行特征選擇后,分類(lèi)精度均有所提高。結(jié)果表明:利用這兩種方法進(jìn)行特征選擇,參與分類(lèi)的特征數(shù)目大大減少,不僅提高了分類(lèi)精度,也有效降低了分類(lèi)器的計(jì)算復(fù)雜度。有力驗(yàn)證了改進(jìn)OIF算法及基于屬性重要度粗糙集算法在進(jìn)行多特征選擇時(shí)的有效性。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：S127;S562

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1238400