隨機森林及其在遙感圖像分類中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,如何自動、準(zhǔn)確、快速的為遙感圖像分類一直是研究熱點。由于紅樹林遙感圖像訓(xùn)練樣本獲取困難,訓(xùn)練樣本少,給自動化分類精度帶來了很大的考驗。本文在研究隨機森林算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合 TM圖像的特征,提出了隨機森林的改進算法,提升了自動化水平。
　　隨機森林以其適用于小樣本、穩(wěn)定性強等特點被廣泛應(yīng)用于遙感分類,為了提升遙感分類的精度和效率,本文在隨機森林作基礎(chǔ)上作如下工作:
　　首先,為了提升 TM遙感圖像的分類

2、精度,提出了完全隨機的特征選取與組合的隨機森林,能自動提取、挖掘 TM圖像中組合特征的信息。該算法是在特征線性組合的基礎(chǔ)上加入了對特征組合個數(shù)的隨機性和子特征空間大小的隨機性,降低了隨機森林的泛化誤差,提升了分類精度。
　　其次,為了提升隨機森林的分類效率,提出了基于克隆選擇的隨機森林,該算法引用人工免疫思想對隨機森林進行選擇優(yōu)化,優(yōu)化后,很好的壓縮了隨機森林,分類效率更高,分類精度也進一步提升。
　　最后,結(jié)合隨機森林的性

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