论文摘要
训练样本质量是决定农作物遥感识别精度的关键因素,虽然高空间分辨率卫星的发展有效地解决了农作物遥感识别过程中的混合像元问题,但是当区域内不同作物种植面积差异较大时,训练集中不同类别样本数量往往相差较大,这样的不均衡数据集影响分类器的训练,导致少数类别的识别精度不理想。为研究作物遥感识别过程中的不均衡样本问题,本文基于GF-2号卫星数据,首先挖掘了地物的光谱信息、纹理信息,用特征递归消除RFE （Recursive Feature Elimination）方法进行特征优选,然后从数据处理的角度采用了5种采样算法对不均衡训练集进行处理,最后使用采样后的均衡数据集训练分类器,对比数据采样前后决策树与Adaboost（Adaptive Boosting）两种分类器的识别结果,发现:（1）经过采样处理后两种分类算法明显提升了小宗作物的分类精度;（2）经过ADASYS （Adaptive synthetic sampling）采样处理后,分类器性能提升最多,决策树的Kappa系数提高了14.32%,Adaboost的Kappa系数提高了10.23%,达到最高值0.9336;（3）过采样的处理效果优于欠采样,过采样对分类器的性能提升更多。综上所述,选择合适的采样方法和分类方法是提高不均衡数据集遥感分类精度的有效途径。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 樊东东,李强子,王红岩,张源,杜鑫,沈宇
关键词: 作物识别,不均衡数据集,采样,遥感,小宗作物,高分二号
来源: 遥感学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑,农业科技
专业: 工业通用技术及设备,农业基础科学,自动化技术
单位: 中国科学院遥感与数字地球研究所,中国科学院大学资源与环境学院
基金: 国家自然科学基金(编号:41571422)~~
分类号: S127;TP79
页码: 730-742
总页数: 13
文件大小: 2474K
下载量: 392