基于ReliefF+mRMR特征降维算法的多特征遥感图像分类

摘要：

遥感图像分类对地面背景红外辐射特性仿真具有重要作用,提取的特征的性能直接影响分类精度.本文以高分辨率遥感图像为研究对象,提出了一种结合ReliefF和mRMR算法的特征降维算法,首先,通过ReliefF算法计算出各特征的权重系数,对特征集进行加权;然后利用mRMR算法选出与类别具有最大相关性且相互之间具有最小冗余性的特征.实验采用提出的算法对原特征空间进行优化,然后基于优化后的特征空间进行遥感图像自动分类,结果表明此方法能较好的提高分类精度.

关键词：遥感图像、特征选择、分类

所属期刊栏目：19

分类号：TN911.73

在线出版日期：2014-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：250-257