机器学习算法在高分辨率遥感影像土地覆被分类中的对比分析

机器学习在面向对象的土地覆被分类中有着重要作用。针对不同机器学习分类器在最优超参数组合下对分类结果的影响并不明确的问题。在WEKA软件平台的基础上以中卫市的WordView3影像为研究数据,系统地讨论了随机森林(RF)、深度神经网络(DNN)、支持向量机(SVM)和决策树(DT)四种常用机器学习分类器的最优超参数组合,并在最优超参数组合下对四种机器学习分类器的分类结果进行了对比分析。研究结果表明:在相同的影像分割、训练样本集和特征提取条件下,使用不同的机器学习分类器均存在一些错分现象,且错分对象不完全一致;RF,DNN和SVM的分类精度明显高于DT,其中RF的分类精度最高,总体精度达到80.8%,卡帕系数达到0.78。