一种利用贝叶斯优化的蓝藻遥感分类方法

作者：田晨; 张金龙; 金义蓉; 董世元^*; 王彬; 张乃祥

来源：自然资源遥感, 2023, 35(01): 49-56.

• 贝叶斯优化
• BO-XGBoost
• 多特征
• 蓝藻
• Sentinel-2

利用Sentinel-2遥感卫星影像，结合遥感优势以光谱、指数、纹理等14种多种特征信息为输入，依托贝叶斯优化算法，设计了一种能自动获取最优超参数组合的BO-XGBoost方法，并将其成功应用于2021年阳澄湖蓝藻信息提取。结果表明：(1)通过贝叶斯优化算法获取最优超参数组合，进行训练得到BO-XGBoost蓝藻分类模型，其训练结果在测试集和训练集上表现效果良好，准确率高达96.07%;(2)将BO-XGBoost应用于参与样本集构建的影像，其蓝藻识别结果与人工解译成果对比，2种方法得到的蓝藻空间分布情况基本一致，交并比最低为41.31%;(3)为评价该分类模型在其他时相的适用性，选择其他时相影像数据进行蓝藻提取，BO-XGBoost与人工解译2种方法蓝藻空间分布情况基本一致，交并比最低为43.85%。