基于特征选择的土地整理地物识别规则的动态提取

被引：3

作者：

吴健生 ^{[1
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]}

林倩 ^{[1
]}

李卫锋 ^{[3
]}

刘建政 ^{[3
]}

彭建 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京大学深圳研究生院城市人居环境科学与技术重点实验室

[2] 北京大学城市与环境学院地表过程与模拟教育部重点实验室

[3] 香港大学城市规划与设计系

来源：

遥感技术与应用 | 2013年 / 05期

关键词：

土地整理; 特征选择; 高分辨率遥感影像; 面向对象; 遗传算法; 人工免疫算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F301 [土地经济学]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

082802 ; 1204 ; 120405 ; 1404 ;

摘要：

高分辨率遥感影像是精确提取土地整理区地表信息的重要数据来源,提出了一种基于面向对象的规则动态提取方法,借鉴生物学中的遗传定理和人工免疫系统理论,使计算机依据样本信息和影像特征自动进行知识挖掘,提取分类规则以供用户修改与分类。最后结合模糊分类得到的分类结果显示:总体精度从传统方法的40%提高到基于遗传算法的86%与基于人工免疫算法的90%,Kappa系数也由传统方法的0.3提高到基于遗传算法的0.82与基于人工免疫算法的0.89。结果表明:该方法不仅提高了便捷性与通用性,改变了以往规则提取需要用户大量的试验和先验知识的局面,而且试验结果也表明对于分类精度有显著的提高,对于在土地整理工程中利用高分辨率遥感影像进行地物识别与监测有重要的意义。

引用

页码：799 / 806

页数：8

共 22 条

[1] 基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别 [J].