【摘 要】
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遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中，识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林（random forests）采
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所再生资源实验室,中国科学院大学资源与环境学院
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遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中，识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林（random forests）采用分类与回归树（CART）算法来生成分类树，结合了bagging和随机选择特征变量的优点，是一种有效的分类方法。单变量特征选择（univariate feature selection）能够对每一个待分类的特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分舍弃不好的特征，优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选
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