【摘 要】
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针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征，未考虑特征间相关性问题的不足，提出一种改进JM距离特征选择算法。该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价，以此确定每个类对的最优特征组合，然后综合所有类对的最优特征组合获取最终特征优选结果，用于后续分类实验。以Sentinel-2遥感影像为数据源，利用RF和SVM分类器，结合本文算法、JM距离算法对研究区进行了分类实验。结果表明
【机 构】
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河南理工大学自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2016YFC0803103）； 河南省高校创新团队支持计划项目（14IRTSTHN026）；
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针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征，未考虑特征间相关性问题的不足，提出一种改进JM距离特征选择算法。该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价，以此确定每个类对的最优特征组合，然后综合所有类对的最优特征组合获取最终特征优选结果，用于后续分类实验。以Sentinel-2遥感影像为数据源，利用RF和SVM分类器，结合本文算法、JM距离算法对研究区进行了分类实验。结果表明，该文所提算法的分类精度要优于JM距离算法，其中与RF分类器结合的方案最优，总体分类精度和Kappa系数分别为：93.69%、0.926 3,证明了算法在作物遥感分类中的有效性。
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