【摘 要】
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随着智慧城市的不断发展,大数据的信息时代背景给现代城市的规划提供了强有力的支持。这正是因为高分辨率遥感数据提供了关于城市用地中的空间特征、光谱特征、纹理特征等大量的高维数据信息。在采集遥感数据中由于客观和主观原因导致出现大量的离群值,故给存在明显离群值的高维数据分类工作带来一定的挑战。传统的分类方法对离群值很敏感,这会影响模型估计的结果,甚至会得到错误的结论,给城市造成重大的经济损失。本文将针对经
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随着智慧城市的不断发展,大数据的信息时代背景给现代城市的规划提供了强有力的支持。这正是因为高分辨率遥感数据提供了关于城市用地中的空间特征、光谱特征、纹理特征等大量的高维数据信息。在采集遥感数据中由于客观和主观原因导致出现大量的离群值,故给存在明显离群值的高维数据分类工作带来一定的挑战。传统的分类方法对离群值很敏感,这会影响模型估计的结果,甚至会得到错误的结论,给城市造成重大的经济损失。本文将针对经典多元统计分析方法在高维数据分析中存在的局限,结合MRCD稳健估计和二次判别分析算法,提出一类稳健的二次判别分析算法,能有效处理高维分类数据。通过数值模拟佐证并用于解决高分辨率遥感影像的城市用地分类的问题。关于Q-MRCD方法的有效性,本文主要完成工作如下:模拟结果显示MRCD稳健估计的良好性质,进一步结合二次判别分析形成的Q-MRCD分类方法在低维和高维数据中取得较高准确率的分类效果,在离群值占比在10%的高维模拟数据中,分类准确率高于94%,同时比MCD稳健估计的适用范围更广。在实证分析中,采用Q-MRCD分类方法对高分辨率遥感影像的城市用地的高维数据进行分类分析,采用十折交叉验证的方式得到的准确率高达87%,并与常用的机器学习的分类方法比较,综合来看Q-MRCD分类方法作为传统的统计方法具有更好的分类效果,具有良好的模型解释性和较高的稳定性。
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