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面向对象最优特征选择分类提取方法研究
  • ISSN号：1001-9332
  • 期刊名称：《应用生态学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP79[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]重庆市国土资源和房屋勘测规划院,重庆江北400020, [2]重庆市土地利用与遥感监测工程技术研究中心,重庆江北400020
  • 相关基金：住房和城乡建设部科技项目（编号：2016-k8-054）; 重庆市国土房管局2016年科技计划项目（编号：KJ-2016001）
作者： 郑云云[1], 胡勇[1,2], 李婷婷[2], 安宁[2]
关键词： 影像对象, 特征选择, 特征优化, 决策分类
中文摘要：

针对当前面向对象高分辨率影像分类提取过程中特征空间＂维灾难＂的问题,本文提出一种自动最优特征自动选取算法——RFSC算法。通过引入Relief F算法去除无关特征,考虑类内约束的SEa TH算法去除特征冗余,并利用CART决策树自动构建分类规则的方法,实现高分辨率影像自动分类。通过对SEa TH算法和RFSC算法特征选择分类精度验证,实验结果表明：RFSC算法能够更有效地区分地类,分类总体精度能够达到83.7%,尤其房屋和道路的区分度明显提高。本文研究的RFSC最优特征选择算法可以为其他数据的分类提取及应用提供参考。

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期刊信息
  • 《应用生态学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所
  • 主编：沈善敏
  • 地址：沈阳市文化路72号
  • 邮编：110016
  • 邮箱：
  • 电话：024-83970393
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-9332
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1253/Q
  • 邮发代号:8-98
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:98742