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基于特征优选的喀斯特地区覆被信息提取及精度分析

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  • 万方数据
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喀斯特地区因地貌特征复杂且不规则,土地利用分类精度偏低.本文以广西南宁市上林县为研究区,结合多源数据,提取33个特征变量,并设计7种特征组合方案,探讨加入地形、纹理、红边指数及雷达特征后对喀斯特地区地类提取的作用.结合随机森林袋外(OOB)数据误差和递归特征消除法进行特征优选,同时引入第三次全国国土调查数据与优选后的分类结果进行对比,以评价其准确性与可靠性.研究结果表明:①7种分类方案中,传统的光谱特征加指数特征分类精度最低,在此基础上加入地形、纹理、红边指数及雷达特征均能提高分类精度,其中纹理特征带来的效果最为显著;②通过特征优选将特征维数由33个降低至23个,分类精度达到了最高,总体精度为0.9098,Kappa系数为0.8849,同时降低了模型复杂度,提高了运算效率;③经特征优选后的分类结果与"三调数据"进行对比,整体准确率为0.8525,符合研究区的实际情况.本文提出的基于特征优选的分类方法可为喀斯特地区覆被信息提取提供技术支撑与理论参考.
Cover information extraction and precision analysis in Karst area based on feature optimization

Karst landscapeland usemulti-source datafeature optimizationaccuracy evaluation

廖超明、云子恒、罗恒、韦媛媛、凌子燕、潘桂颖

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南宁师范大学自然资源与测绘学院,广西南宁530001

广西壮族自治区自然资源遥感院监测中心,广西南宁530200

南宁师范大学地理科学与规划学院,广西南宁530001

北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西南宁530001

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喀斯特地貌 土地利用 多源数据 特征优选 精度评价

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金本科教育教学重点项目(2022)

4216400142001331142101369602030389173301

2024

10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0208

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2024.(2)
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