极化SAR旱地作物分类的后向消除特征选择研究

作者：曾妍; 王迪

来源：中国农业资源与区划, 2022, 1-13.

• 旱地作物
• 全极化合成孔径雷达
• 特征选择
• 遥感
• 分类

[目的]作物遥感分类是作物面积监测的核心问题，也是进一步开展农作物长势、产量等专题监测的前提。特征选择是作物遥感分类的关键步骤之一，能够有效提高作物遥感分类精度和效率。文章使用后向消除的特征选择方法明确最优特征集的大小和内容，比较不同优选特征集的分类效果分析4种特征排序方法的优劣。[方法]（1）提取河北省深州市旱地作物关键生长期（6月3日、6月27日、7月21日）RADARSAT-2数据的3类特征变量共114个。（2）比较基于不同度量方式的4种特征重要性排序方法，根据特征排序结果采用后向消除方法逐步简化特征变量，确定最优特征个数，得到优选特征集。（3）比较不同优选特征集在随机森林方法下的分类效果。[结果]特征排序方法中极限树的效果最好。使用极限树算法优选的特征集参与随机森林分类，能用最少的特征（11个），达到最高的精度（92.63%）。并且与全部特征（114个）的分类结果相比，总体精度只下降了1.78%。[结论]后向消除特征选择优选出的特征集能够明确最优特征个数，能够在保障分类精度的同时有效提升分类效率，优选出的特征集可为同种种植结构下的旱地作物分类提供参考。

• 单位
  中国农业科学院农业资源与农业区划研究所; 农业部