以新疆阿爾泰山南麓克蘭河流域典型區(qū)為研究區(qū),利用GF-3全極化數(shù)據(jù)進(jìn)行積雪探測,提出了一種基于特征優(yōu)選的積雪識別方法。首先通過極化分解獲取了GF-3數(shù)據(jù)的22個極化特征,并利用隨機(jī)森林方法計算各特征的重要性,構(gòu)建特征優(yōu)選規(guī)則生成最優(yōu)特征集,然后基于最優(yōu)特征集對積雪進(jìn)行識別。分析特征的重要性發(fā)現(xiàn),同極化后向散射系數(shù)對積雪識別的貢獻(xiàn)比交叉極化的貢獻(xiàn)大,面散射和體散射對積雪識別的貢獻(xiàn)比二面角散射貢獻(xiàn)大。將該方法與最大似然法、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種分類器的對比發(fā)現(xiàn),使用最優(yōu)特征集并且利用隨機(jī)森林方法的積雪識別精度最高（F指數(shù)為0.86,總體精度為0.79）。結(jié)果表明:基于特征優(yōu)選進(jìn)行積雪識別,不僅使得積雪識別效率得到提高,而且保持精度不變甚至有所增加,證明了該方法在積雪識別中的有效性。 

【文章來源】：遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

不同下墊面類型積雪、無積雪覆蓋地表后向散射系數(shù)分布

表2為精度評價結(jié)果。隨機(jī)森林的F指數(shù)和總體精度均是最高的，達(dá)到了0.86和0.79。最大似然法的F指數(shù)和總體精度為0.83和0.75，識別效果次于隨機(jī)森林。支持向量機(jī)的準(zhǔn)確率最高，達(dá)到了0.90，但召回率僅有0.74，說明支持向量機(jī)的識別結(jié)果中虛警率低、漏檢率高，導(dǎo)致識別結(jié)果中積雪范圍有所低估。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果最差，各指標(biāo)均比其他分類器低。從積雪的初步識別結(jié)果來看，隨機(jī)森林的識別精度最高。4.2 特征優(yōu)選

特征優(yōu)選是一個根據(jù)特定規(guī)則篩選特征的過程，包括特征的重要性評估和特征的篩選兩個步驟。首先，對參與積雪識別的22個特征進(jìn)行重要性評估，各特征的重要性在特征優(yōu)選前進(jìn)行積雪識別時產(chǎn)生，排序結(jié)果如圖5所示。HH和VV極化后向散射系數(shù)的重要性最高，分別為0.88和0.64。其次，H-A-α極化分解中第3分量的重要性為0.58，剩余特征的重要性在0.3～0.5之間。說明同極化后向散射系數(shù)對積雪識別的貢獻(xiàn)比交叉極化后向散射系數(shù)的大。面散射分量（A3、F3、Y3）和體散射分量（A2、F2、Y2）對積雪識別的貢獻(xiàn)比對應(yīng)極化分解中二面角散射分量（A1、F1、Y1）的大。進(jìn)行特征重要性評估后，根據(jù)特征的重要性大小篩選最優(yōu)特征集。隨著特征數(shù)量的增加，總體精度的變化如圖6所示。使用HH一個特征，總體精度僅為0.73；使用HH和VV兩個特征，總體精度為0.77；使用重要性最高的3個特征時，總體精度達(dá)到最高值0.79。此后，總體精度在0.76～0.79之間變化。因此確定最優(yōu)特征集為同極化后向散射系數(shù)(HH、VV）和H-A-α分解的平均散射角分量（H3）組成的集合。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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