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针对机载LiDAR系统数据分类中多源特征与城区分类目标相关性不明确的问题,在面向对象的数据特征挖掘基础上,提出了一种基于随机森林的机载LiDAR系统特征选择与分类方法,利用不同地区数据实验证明:本文方法能对机载LiDAR系统数据多源特征的重要性进行正确评估,通过特征选择,在减少特征的情况下仍能够达到较高的分类精度。 相似文献
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随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力. 相似文献
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高光谱数据的空间分辨率普遍偏低,混合像元分布广泛,故模糊分类方法常用于此类型数据的信息提取。针对模糊分类的精度常受限于特征维数和模糊样本选取等问题,提出了基于随机森林(random forest,RF)算法的高维模糊分类方法。首先将RF算法用于特征选择和模糊样本获取,然后在低维特征空间中利用模糊样本进行模糊分类,通过2步分类、遵循假设前提一致原则,实现RF和模糊分类2种分类器的融合;并通过不同样本、不同实验区和分区优化前后的3个实验(包括20余次对比实验、60多次子实验),验证了该方法不仅提高了模糊分类的精度,具有分类的有效性和可推广性,而且具有可优化性和对原始样本质量的鲁棒性。 相似文献
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面向地理对象影像分析(GEOBIA)技术取得了显著的进展,代表了遥感影像解译的发展范式,其主要目标是发展智能化分析方法。随机森林机器学习方法是一种相对新的、数据驱动的非参数分类方法,具有自动特征优选、自动模型构建等优势,为智能化分析提供了有效手段。充分利用GEOBIA及随机森林机器学习的优势,提出了基于随机森林的地理要素面向对象自动解译方法,阐述了随机森林面向对象分类方法的技术流程,为设计和实现该方法提供了详细指导,有助于指导用户优选特征和构建分类模型。通过与支持向量机分类的对比实验证明,该方法可以自动进行特征优选及分类模型的构建,利用较少的特征得到较高的分类精度,在不损失性能的前提下减少了计算量和内存使用,能够为大范围、大区域地理要素自动解译提供先验知识及自动化的手段。 相似文献
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随机森林算法是近年来发展起来的一种新型算法,具有速度快、精度高等优势,综合性能优异。本文运用随机森林算法和Hymap高光谱数对几种常见的作物进行了分类识别,并与支持向量机的分类结果进行了对比,综合讨论了随机森林算法的优势与不足。实验结果表明:当实际参与训练的样本数目接近时随机森林算法的分类精度和运算速度都优于支持向量。在提取足够样本的情况下,随机森林能在保证精度的条件下节约大量时间,在大面积的遥感分类中具有较大应用潜力。 相似文献
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基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)和CART(Classification And Regression Tree)算法对比。结果表明,基于RF算法的分类结果的总精度和Kappa系数分别为88.31%和0.82,较MLC和CART分类方法有明显提高。从而证明RF算法可以提高遥感影像的分类精度,并可应用在湿地信息的提取研究中。 相似文献
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遥感影像中的云、雪、雾会遮盖地表的有用信息导致影像无法使用,为了提高有效遥感影像的使用效率,需要检测遥感影像中云、雪、雾的范围并剔除无用的影像.以自动检测卫星遥感影像中的云、雪、雾为目的,研究基于随机森林的遥感影像云、雪、雾分类检测方法,并通过增加"二次检测"减少有效区域与云、雪、雾间的错检.实验表明该方法具有较高的检... 相似文献
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基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。 相似文献
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综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰,本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元;然后,基于高维极化特征图像,利用训练好的随机森林模型,统计决策树的分类投票数,计算各超像素的类别概率;最后,利用超像素间的空间邻域特征,采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率,并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果;实现综合利用超像素和空间邻域特征,降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明:本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰,得到高精度且光滑连续的分类结果。 相似文献
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近年来红树林群落中物种结构简单、功能退化等环境问题日趋严重,为了及时准确掌握红树林群落的物种空间格局与分布,本文首先基于深圳福田红树林自然保护区无人机高光谱影像,利用归一化差值植被指数和归一化潮间红树林指数提取植被区域;然后在植被区域根据最佳指数法选取信息量大、波段相关性小的波段组合,分别采用基于像素支持向量机分类方法和面向对象影像分类方法对红树林物种进行分类。试验结果表明,基于像素支持向量机分类方法的总体精度为81.03%;利用面向对象影像分类方法的总体精度为85.58%。面向对象影像分类方法能有效去除椒盐噪声,充分利用对象光谱、形状及纹理信息,提供更准确的红树林分布信息。 相似文献
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高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。 相似文献
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通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。 相似文献
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基于随机森林算法的城市不透水面信息提取——以长春市为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速、准确地掌握不透水面的空间分布及满足动态变化信息现实需求,本文基于多分类器集成学习的思想,引入随机森林算法,以Landsat8影像为数据源,长春市为实验区,选取光谱特征、纹理测度、空间变换后的独立分量等25个特征变量进行分类研究,根据OOB误差进行重要性分析并试验得出最优的分类模型,实现高精度不透水面信息的提取,最后与传统参数分类法进行比较。结果表明:随机森林算法的总体精度可以达到94%,高出最大似然分类法5.9%,支持向量机算法0.77%,Kappa系数为0.914 3,均方根误差为0.104 3,不透水面的提取精度达95.54%,可以精确地得出所需信息,为城市建设与规划提供有效的专题数据。 相似文献
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针对随机森林算法进行土地覆盖分类时无法确定参数组合以得到最优分类结果的问题,该文提出了两种随机森林算法的参数优化方法。以北京市昌平区为研究区,应用Landsat TM影像,实现了基于光谱值、纹理特征和专题特征的随机森林土地覆盖分类。采用改进网格法和遗传算法对随机森林算法的参数进行选择与优化,比较了改进的网格法和遗传算法方法找到的参数组合最优解,并将优化参数后的随机森林算法与传统的最大似然法及未经参数优化的随机森林算法对比。实验结果验证了随机森林算法在土地覆盖分类上的适用性和稳定性,且该文提出的基于参数优化的随机森林算法能得到更高的分类精度。 相似文献