【摘 要】
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GF-5卫星是国际上首颗同时具有宽覆盖和宽谱段的高光谱分辨率卫星,对复杂地物的识别和分类具有很高的应用潜力。本文基于2018年11月份的GF-5高光谱数据,根据影像波段间相关性
【机 构】
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自然资源部第一海洋研究所; 山东黄河三角洲国家级自然保护区管理局;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41206172,61601133);高分海岸带遥感监测与应用示范项目(41-Y30B12-9001-14/16);山东黄河三角洲国家级自然保护区地理要素本底遥感监测
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GF-5卫星是国际上首颗同时具有宽覆盖和宽谱段的高光谱分辨率卫星,对复杂地物的识别和分类具有很高的应用潜力。本文基于2018年11月份的GF-5高光谱数据,根据影像波段间相关性强的特点,提出了子空间划分和Recorre(S-Recorre)组合式方法对波段降维,并与子空间的MRMR(S-MRMR)和子空间的FCBF(S-FCBF)两种特征选择方法在黄河口湿地开展了地物分类能力的比较分析。结果表明:(1)S-Recorre方法快速去除GF-5高维数据的冗余特征,在11个波段分类时支持向量机的训练时间可缩短7.5倍,总体分类精度和互花米草的分类精度分别比全部波段分类时精度高0.78%和1.81%。(2)利用支持向量机对S-Recorre选择的波段进行分类时,在11个波段总体精度达到最高,为94.11%,互花米草分类精度为91.57%,分别比Recorre波段选择方法的分类精度高1.44%和2.41%,此时随机森林分类结果中互花米草精度比Recorre波段选择方法提高0.6%,比全部波段分类时提高1.81%。(3)在降维后6种不同的波段数目下,S-Recorre方法选择波段进行支持向量机分类的精度几乎全部优于S-MRMR和S-FCBF方法,体现了本文波段选择方法的有效性。
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