基于随机森林的高光谱遥感图像分类

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摘要：针对高光谱遥感图像分类精度较低的问题，本文提出了基于随机森林的分类算法，首先采用主成分分析法对高光谱遥感数据进行降维，并在降维后形成的主成分空间中利用随机森林分类器进行分类。为了反映该分类算法在高光谱遥感数据方面的优越性，分别与支持向量机（SVM）、随机森林（RF）进行对比分析。实验结果表明，基于主成分空间的随机森林分类模型对分类具有较高的准确率和较优的效率。

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关键词：随机森林 主成分分析法 支持向量机 主成分分析 遥感数据 高光谱遥感图像 主成分分析 随机森林 机器学习