基于WorldView-3影像特征空间优化的随机森林算法在裸花紫珠信息提取中的研究

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以海南省白沙县细水乡为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面都具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的裸花紫珠种植信息进行提取。首先基于World View-3数据生成4类不同特征变量,包括光谱特征、主成分特征、植被指数和纹理特征;其次通过随机森林分类算法对研究区裸花紫珠空间分布进行遥感提取研究;最后基于特征重要性对随机森林分类算法的特征空间进行优化,以得到最佳的随机森林分类结果,并与未优化特征空间的随机森林算法的分类结果进行比较。结果表明:①利用World View-3影像提取的裸花紫珠总体精度为89. 97%,Kappa系数为0. 84,表明随机森林算法在海南裸花紫珠识别中具有较高的分类精度和较好的适用性;②利用降维的分类特征提取裸花紫珠的总体精度为90. 4,Kappa系数为0. 85,表明随机森林算法可以有效地进行特征选择,在特征变量数据挖掘的同时,仍能保证裸花紫珠信息提取的精度,提高运行效率。该研究为栽培类药用植物资源的信息提取在特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。
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