基于Relief F-RFE特征优选的桉树人工林提取

作者：林小棋; 任超; 李毅; 梁月吉; 岳韦霆; 梁洁玉

来源：测绘科学, 2023, 48(10): 107-115.

DOI：10.16251/j.cnki.1009-2307.2023.10.012

• 桉树人工林
• 影像融合
• 简单非迭代聚类
• Relief F-RFE特征选择

针对信息冗余导致机器学习分类精度下降的问题，该文提出了一种结合Relief F和递归特征消除法(RFE)进行特征优选的桉树人工林面积提取方法。首先将Zhuhai-1和Sentinel-1卫星影像进行融合，通过结合Relief F和RFE进行特征优选，以减少信息冗余的影响。其次，基于光谱、红边指数、纹理特征、植被指数和后散射系数等特征，采用简单非迭代聚类(SNIC)面向对象和随机森林(RF)算法进行桉树人工林面积提取。最后，为验证Relief F-RFE模型在分类方面的性能表现，将其与无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据以及基于RF特征优选的分类结果进行对比分析。结果表明：利用Relief F-RFE优选特征能有效提高桉树人工林分类精度，总体精度达到96.43%,相比于无特征优选下基于Zhuhai-1和融合数据分类结果，总体精度分别提高14.95%和8.43%。在与RF特征选择方法进行对比时，总体精度有所增长，提高了7.55%。

• 单位
  桂林理工大学; 广西科技大学; 广西空间信息与测绘重点实验室