机器学习法在面向对象影像分类中的对比分析

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摘要：针对如何选择遥感影像面向地理对象分类方法的问题,该文面向地理国情普查中的地表覆盖分类应用,以3个典型区域（山区、平原、城区）的多源高分辨率遥感影像为实验数据,从分类效果、分类精度等方面对比分析3种分类方法（支持向量机、决策树、随机森林）的优劣。在相同影像分割、特征提取、样本采集条件下,通过333组分类实验,得出以下规律：支持向量机分类方法稳定性强,分类速度快,但对特征数的要求高,特征数目与总体精度、地物环境之间的规律性不强,从而增加了特征提取与选择的难度,而随着特征的增加,决策树、随机森林的总体分类精度均为先升高后降低,最后趋于平衡。最后,综合随机森林对特征的优选机制和支持向量机的高分类精度,得到新的组合分类器。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90556A/201610/670248828.html

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关键词：对比分析 面向对象 机器学习 学习法 支持向量机 面向地理对象影像分类 地表覆盖分类 地理国情普查 多尺度分割 特征重要性分析