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基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析 被引量：21
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作者 程希萌 沈占锋 +2 位作者 邢廷炎 夏列钢 吴田军 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期815-823,共9页
在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现m RMR(minimal-RedundancyMaximal-Relevan... 在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现m RMR(minimal-RedundancyMaximal-Relevance)算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现m RMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同:在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。 展开更多
关键词 mrmr算法 多光谱影像 互信息 特征优选 图像分类
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