隨機(jī)森林及其在遙感圖像分類中的應(yīng)用.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,如何自動(dòng)、準(zhǔn)確、快速的為遙感圖像分類一直是研究熱點(diǎn)。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(dòng)化分類精度帶來了很大的考驗(yàn)。本文在研究隨機(jī)森林算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合 TM圖像的特征,提出了隨機(jī)森林的改進(jìn)算法,提升了自動(dòng)化水平。
　　隨機(jī)森林以其適用于小樣本、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)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(jī)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(jī)的特征選取與組合的隨機(jī)森林,能自動(dòng)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(duì)特征組合個(gè)數(shù)的隨機(jī)性和子特征空間大小的隨機(jī)性,降低了隨機(jī)森林的泛化誤差,提升了分類精度。
　　其次,為了提升隨機(jī)森林的分類效率,提出了基于克隆選擇的隨機(jī)森林,該算法引用人工免疫思想對(duì)隨機(jī)森林進(jìn)行選擇優(yōu)化,優(yōu)化后,很好的壓縮了隨機(jī)森林,分類效率更高,分類精度也進(jìn)一步提升。
　　最后,結(jié)合隨機(jī)森林的性