遥感图像土地覆盖分类中多源特征数据选择研究Multi-source feature data selection for land cover classification using remote sensing image
张元,陈亮,王文种,王军战
摘要(Abstract):
多源特征数据可以提高遥感图像的分类精度,选择合适的特征数据十分重要。利用基尼指数对多尺度纹理信息、主成分变换前三分量、地形数据等特征进行选择,选出最佳特征子集。利用支持向量机、神经网络分类法、最大似然法分别对全部特征数据和最佳特征子集结合多光谱数据进行分类。实验结果表明:基尼指数可以有效地对多源特征数据进行选择,特征选择可以提高分类器效率,提高分类精度。
关键词(KeyWords): 基尼指数;多源特征数据;特征选择;分类
基金项目(Foundation):
作者(Author): 张元,陈亮,王文种,王军战
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