主管单位:吉林省科技厅
主办单位:吉林省科学技术信息研究所
合作单位:吉林省科学技术情报学会

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (14): 85-88.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250730018

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基于混合特征选择的面向对象土地利用分类

潘俊 肖艳 刘项   

  1. 长春工程学院勘查与测绘工程学院,吉林长春130012
  • 出版日期:2025-07-30 发布日期:2025-07-30
  • 作者简介:潘俊(1999-),男,硕士在读。研究方向:遥感影像分类研究;通信作者肖艳(1987-),女,博士,副教授。研究方向:遥感 影像分类。
  • 基金资助:
    吉林省科技厅项目“吉林一号光学遥感影像分类模型及其对长白山自然保护区地表环境的识别应用”(项目编号: YDZJ202201ZYTS499);吉林省教育厅项目“PolSAR影像面向对象分类研究”(项目编号:JJKH20210687K)
  • Online:2025-07-30 Published:2025-07-30

摘要: 针对途感影像在进行面向对象土地利用分类时,常面临特征维数过高的问题,本次研究使用一种混合特 征选择法,具体将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)与ReliefF进行结合。这种新选择法的实现机制是将特征 集作为对象,借助于后者根据重要性对特征进行排序,将关联性低的特征进行去除,随后利用前者算法,将 SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类粉度,用作评定标准,进而完成最优特征组合的筛选,同时优 化SVM的内核参数。通过eCognition平台实现土地利用分类,以完整特征集作为基础,和3种特征选择法开展分 类精度对比,结果显示,本次提出的混合特征选择法有着最高的分类精度,在处理面向对象土地利用分类问题 时,该方法有着最优的应用效果。

关键词: 土地利用分类;特征选择;面向对象;萤火虫算法

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