| 机器学习法在面向对象影像分类中的对比分析 |
| |
| 引用本文： | 赵丹平,顾海燕,贾莹. 机器学习法在面向对象影像分类中的对比分析[J]. 测绘科学, 2016, 41(10): 181-186. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.10.036 |
| |
| 作者姓名： | 赵丹平 顾海燕 贾莹 |
| |
| 作者单位： | 陕西商洛职业技术学院,陕西商洛,726000;中国测绘科学研究院,北京,100830;高德软件有限公司,北京,100080 |
| |
| 摘 要： | 针对如何选择遥感影像面向地理对象分类方法的问题,该文面向地理国情普查中的地表覆盖分类应用,以3个典型区域(山区、平原、城区)的多源高分辨率遥感影像为实验数据,从分类效果、分类精度等方面对比分析3种分类方法(支持向量机、决策树、随机森林)的优劣。在相同影像分割、特征提取、样本采集条件下,通过333组分类实验,得出以下规律:支持向量机分类方法稳定性强,分类速度快,但对特征数的要求高,特征数目与总体精度、地物环境之间的规律性不强,从而增加了特征提取与选择的难度,而随着特征的增加,决策树、随机森林的总体分类精度均为先升高后降低,最后趋于平衡。最后,综合随机森林对特征的优选机制和支持向量机的高分类精度,得到新的组合分类器。
|
| 关 键 词： | 面向地理对象影像分类 地表覆盖分类 地理国情普查 多尺度分割 特征重要性分析 决策树 支持向量机 随机森林 |
Comparison of machine learning method in object-based image classification |
| |
| ZHAO Danping,GU Haiyan,JIA Ying. Comparison of machine learning method in object-based image classification[J]. Science of Surveying and Mapping, 2016, 41(10): 181-186. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.10.036 |
| |
| Authors: | ZHAO Danping GU Haiyan JIA Ying |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | geographic object-based image classification land cover classification geography census multi-scale segmentation analysis of feature importance decision tree support vector machine random forest |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
