基于多特征融合与典型降维方法的高光谱影像分类

高光谱影像的冗余信息给影像的分类效果带来一定的负面影响。本文利用CB法(CfsSubsetEval评估器结合Best-First搜索策略)与PCA变换两种降维方法,分别结合随机森林分类器对4种多特征融合方案(共8种组合)进行高光谱影像分类对比,基于分类的总体精度、Kappa系数探究提高高光谱影像分类的最佳组合方法。结果表明:①多特征融合可提升高光谱影像的分类效果,两种降维方法的分类精度均随地理特征、纹理特征、指数特征的加入而逐渐提高。②两种降维方法中,经CB法降维后的分类精度均比通过PCA变换降维的分类精度高。在构造的8种组合中,基于所有特征信息(光谱特征、地理特征、纹理特征、指数特征)的CB法分类精度最高,其总体精度为98.01%;Kappa系数为0.969 9。