特征贡献度与PCA结合的遥感影像分类特征选择优化方法研究

面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析(PCA)结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络(ANN)、K最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)三种分类实验结果中的总精度分别提高了10.56%、7.78%和6.11%,实现了较好的分类效果,说明优化的特征选择方法不仅大大降低了特征维度,减少了后端分类计算量,同时有效提高了分类精度。