【摘 要】
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针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息。以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进
【机 构】
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重庆交通大学 土木工程学院,重庆 400074;重庆市地理信息和遥感应用中心,重庆 401147
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针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息。以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进行了精度评估和对比分析。研究结果表明,基于随机森林算法构建的优选特征集能在降低特征维度的情况下获得较高的
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