【摘 要】
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不透水面是影响山区生态环境的重要因素.多源遥感数据融合是不透水面提取的重要方法,但容易造成分类特征冗余,需要进行特征优选.现有研究尚缺乏对不同特征优选方法在不透水面遥感提取中的对比分析.首先使用Sentinel-1和Sentinel-2影像等数据提取特征,然后分别基于JM距离、随机森林(RF)模型和ReliefF算法进行特征优选,并基于RF分类模型评价不同特征子集的分类精度,最后提取山地城市昆明市2020年的不透水面.结果表明,纹理特征相比光谱和地形特征重要性更高,基于ReliefF算法的特征子集分类效率
【机 构】
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云南师范大学信息学院;西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心,云南昆明650500;云南师范大学地理学部;西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心,云南昆明650500
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不透水面是影响山区生态环境的重要因素.多源遥感数据融合是不透水面提取的重要方法,但容易造成分类特征冗余,需要进行特征优选.现有研究尚缺乏对不同特征优选方法在不透水面遥感提取中的对比分析.首先使用Sentinel-1和Sentinel-2影像等数据提取特征,然后分别基于JM距离、随机森林(RF)模型和ReliefF算法进行特征优选,并基于RF分类模型评价不同特征子集的分类精度,最后提取山地城市昆明市2020年的不透水面.结果表明,纹理特征相比光谱和地形特征重要性更高,基于ReliefF算法的特征子集分类效率和精度最高,模型训练时间相比JM距离与RF分别减少了84s和16s,总体精度为0.95,Kappa系数达到0.79,为基于多源数据的地物遥感提取提供了参考.
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