基于随机森林算法的特征选择的水稻分类——以南昌市为例

在南方水稻遥感分类中,耕地细碎化;干扰性其他植被多是造成分类效果差主要因素。针对此类因素可对多时相影像进行特征提取、叠加成多时相特征集合,利用随机森林并结合归一化特征重要性对多时相影像特征集合进行特征测试,分析每个特征对分类结果的影响。根据每个变量的影响程度(贡献程度)的不同进行一个排序,从而选出最优的分类的特征优选子集。再利用随机森林作为分类器,对特征优选子集进行水稻的分类提取的识别方法。与3组未进行特征选择的SVM(支持向量机)算法的分类结果进行对比。实验结果表明:1)多时相影像的特征集合的分类精度高于单时相影像的特征集合的分类精度;2)基于随机森林对原始特征集合进行特征选择后的总体精度92.09%和Kappa系数90.36%,特征选择能有效去除冗余信息,从而提高分类精度。综上所述,在耕地细碎化,多植被干扰的南方丘陵地带中,结合随机森林的归一化特征选择的方法为水稻的识别和提取研究提供了有效方法。