【摘 要】
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面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,中国测绘科学研究院,兰州交通大学测绘与地理信息学院,城市空间信息工程北京市重点实验室
【基金项目】
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专题性地理国情监测(B1701);地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(2016NGCMZD03);2017年中国测绘科学研究院基本科研业务费项目“基于亚像元分析的洪水动态监测关键技术”(7771716);城市空间信息工程北京市重点实验室经费资助项目(2017204)资助
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面向对象遥感影像分类过程中,特征选择是保证分类精度和提高分类速度的关键因素。本文针对高分影像特征过多造成维度灾难、无法取舍有效特征导致低分类精度等问题,提出了一种基于特征贡献度与主成分分析（PCA）结合的特征选择优化方法,定量分析并提取影像特征。本文首先利用特征贡献度进行特征选择,提取有效特征;然后进行PCA变换消除特征间相互影响,降低维度,将提取的143个影像分类特征经选择与变换至20个主成分特征,最终优化的特征在神经网络（ANN）、K最近邻法（KNN）和支持向量机（SVM）三种分类实验结果中的总精度分
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