基于特征挖掘的高光谱遥感图像识别研究 |
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引用本文: | 赵生银,安如.基于特征挖掘的高光谱遥感图像识别研究[J].亚热带资源与环境学报,2019,14(3). |
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作者姓名: | 赵生银 安如 |
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作者单位: | 河海大学 地球科学与工程学院,南京,211100;河海大学 地球科学与工程学院,南京,211100 |
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基金项目: | 江苏省重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家科技支撑计划 |
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摘 要: | 高光谱遥感图像提供了丰富的光谱信息,如何充分挖掘高维特征空间的特征信息是高光谱图像识别的关键问题之一。以华盛顿地区航空高光谱数据作为实验数据,通过构建对象级特征和像素级特征来充分挖掘高光谱图像的信息,利用网格搜索法优化XGBoost算法的参数来实现特征选择,最后采用随机森林分类器实现高光谱图像识别。研究表明:本研究方法可以充分利用高光谱的图像信息,减少数据冗余量,其识别总体精度为96.32%;XGBoost算法特征选择后的图像识别的平均精度比未进行特征选择的高7.53%,表明基于XGBoost算法特征挖掘的高光谱遥感图像识别具有可行性和实用性。
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关 键 词: | 特征挖掘 特征提取 特征选择 XGBoost算法 网格搜索法 高光谱 |
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