基于改进转换分离度特征选择规则的土地覆盖分类比较
[目的]提出一种考虑样本概率的可分离距离与波段相关系数结合的特征选择方法,以提高土地覆盖分类的正确率.[方法]以中亚热带区域的福建省将乐县为研究区,从Landsat-8OLI影像中获取植被指数和纹理特征,利用改进方法和传统方法选择出最佳特征,通过比较最佳特征参与下植被类别的可分离值,判别2种方法在特征选择时的准确度;采用支持向量机分类方法(SVM)分别对原始光谱和改进方法选择的最佳特征进行分类,探索最佳植被指数和纹理特征在提高地区土地覆盖分类中的作用.[结果]改进可分离性判据在避免选择冗余波段的同时,能准确选择出具有更高区分度的特征;对于植被指数和纹理特征,单一特征均不能使植被类别可分性达到最大,而2个特征组合可明显提高植被类别的可分性;比值植被指数及小窗口的反差、协方差和二阶矩纹理特征比同窗口其他纹理对提高研究区植被分类精度具有更重要的价值;植被指数加入原始光谱并没有明显提高研究区的整体分类精度,而纹理特征与原始光谱结合对提高植被分类精度相当有价值,最佳植被指数、最佳纹理特征和原始光谱结合可取得最佳分类结果,整体分类精度提高7.41％,Kappa系数(OKA)提高8.5％.[结论]基于改进转换分离度特征选择规则的土地覆盖分类方法能平衡所有类别间的可分性,较好避免选择相互冗余的特征,从而保证选择出具有较高的多类别可分性且冗余较小的特征,提高类别分类的正确率.
OLI影像、最佳植被指数、最佳纹理特征、改进可分离分析、支持向量机分类
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S771.8(森林工程、林业机械)
国家“863”高新技术研究与发展计划项目2012AA102001-5
2018-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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