多分类器组合森林类型精细分类

论文摘要

针对高光谱遥感数据树种识别精度不高,现有多分类器组合策略难以避免人为因素干扰的问题,利用自适应权值模型组合2种机器学习算法,有效改善森林类型精细识别精度。研究综合利用影像的光谱和纹理特征、地形特征及森林类型外业调查样本数据,采用分层分类的策略,分别利用支撑向量机（support vector machine,SVM）和随机森林算法（random forest classifier,RFC）对森林类型进行精细识别;为进一步提高森林类型识别精度,采用自适应权值组合模型综合2种分类器,并采用分层随机抽样的独立检验样本进行精度验证。结果表明,自适应权值组合模型可综合不同分类器的优势,避免人为因素干扰且提高识别精度和稳定性,对高分五号（GF-5）星载高光谱遥感数据应用具有借鉴意义和参考价值。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王怀警,谭炳香,王晓慧,房秀凤,李世明

关键词: 支持向量机,随机森林,自适应权值,分层分类,森林类型分类,高光谱

来源: 遥感信息 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技

专业: 工业通用技术及设备,林业,自动化技术

单位: 中国林业科学研究院资源信息研究所

基金: 浙江省省院合作林业科技项目(2017SY04),高分辨率对地观测系统重大专项(30-Y20A37-9003-15,17-3),国家自然科学基金(31370635)

分类号: TP751;TP181;S771.8

页码: 104-112

总页数: 9

文件大小: 2998K

下载量: 228

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标签：支持向量机论文;  随机森林论文;  自适应权值论文;  分层分类论文;  森林类型分类论文;  高光谱论文;