本文關(guān)鍵詞： 隨機森林 參數(shù)優(yōu)化 遺傳算法 網(wǎng)格法 土地覆蓋分類　出處：《測繪科學(xué)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對隨機森林算法進行土地覆蓋分類時無法確定參數(shù)組合以得到最優(yōu)分類結(jié)果的問題,該文提出了兩種隨機森林算法的參數(shù)優(yōu)化方法。以北京市昌平區(qū)為研究區(qū),應(yīng)用Landsat TM影像,實現(xiàn)了基于光譜值、紋理特征和專題特征的隨機森林土地覆蓋分類。采用改進網(wǎng)格法和遺傳算法對隨機森林算法的參數(shù)進行選擇與優(yōu)化,比較了改進的網(wǎng)格法和遺傳算法方法找到的參數(shù)組合最優(yōu)解,并將優(yōu)化參數(shù)后的隨機森林算法與傳統(tǒng)的最大似然法及未經(jīng)參數(shù)優(yōu)化的隨機森林算法對比。實驗結(jié)果驗證了隨機森林算法在土地覆蓋分類上的適用性和穩(wěn)定性,且該文提出的基于參數(shù)優(yōu)化的隨機森林算法能得到更高的分類精度。
[Abstract]:When land cover classification is carried out by stochastic forest algorithm, the parameter combination can not be determined to get the optimal classification result. In this paper, two methods for parameter optimization of stochastic forest algorithm are proposed. The spectral value is realized by using Landsat TM image in Changping district of Beijing. Random forest land cover classification based on texture feature and thematic feature. The parameters of stochastic forest algorithm are selected and optimized by improved grid method and genetic algorithm. The optimal solution of parameter combination found by improved grid method and genetic algorithm is compared. By comparing the optimized stochastic forest algorithm with the traditional maximum likelihood method and the unparameterized stochastic forest algorithm, the experimental results verify the applicability and stability of the stochastic forest algorithm in land cover classification. The proposed stochastic forest algorithm based on parameter optimization can achieve higher classification accuracy.
【作者單位】： 中國石油集團東方地球物理勘探有限責(zé)任公司;中國地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41371347) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目(2-9-2013-084)
【分類號】：P237
【正文快照】： 2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院,北京100083)0引言遙感影像分類作為遙感影像應(yīng)用的基礎(chǔ),在遙感影像的應(yīng)用和分析中具有重要意義。但是由于遙感影像蘊含的信息豐富,呈現(xiàn)地物的幾何形態(tài)本身具有復(fù)雜性,目前的遙感影像分類方法大多不能對所有的影像都取得令人滿意的結(jié)果。且影

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本文編號：1476921