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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
特征优选下的全极化雷达影像土地覆盖分类
作者姓名:
范强
霍畅
张兵
张继超
作者单位:
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
基金项目:
国家自然科学基金项目(42204031);
摘 要:
针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像在土地覆盖分类中存在特征利用不充分导致分类精度低的问题,该文提出一种联合ReliefF和相关性的特征选择(CFS)算法的分类方法。首先利用ReliefF算法对极化特征进行特征重要性排序,淘汰无关特征,然后利用CFS算法进行特征优选,最后结合分类回归树(CART)决策树构建分类模型,完成土地覆盖分类。以高分三号(GF-3)两个场景的影像数据进行实验,结果表明,该方法能够有效剔除冗余特征,显著提高分类准确率,适用于PolSAR影像土地覆盖分类。
关 键 词:
极化合成孔径雷达
特征选择
ReliefF算法
CFS算法
土地覆盖分类
CART决策树
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