基于多時相Landsat8數(shù)據(jù)的綜合多特征棉田提取研究.pdf

1、本文選用新疆沙灣縣中北部為研究區(qū)域，針對目前基于多時相遙感影像分類大多拘泥于單一特征的現(xiàn)狀，開展了綜合多特征的提取棉田研究。以2013年九個時相的 Landsat8遙感衛(wèi)星影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過提取 NDVI時間序列，最佳時相反射率光譜特征及紋理特征構(gòu)成綜合多特征集。考慮到在訓(xùn)練樣本充足的情況下，參與分類特征過多時，可能會由于信息冗余導(dǎo)致分類精度降低的情況，本文研究了適合于多類型特征的特征選擇算法，然后利用優(yōu)選特征集進行分類，提取棉田，并

2、通過混淆矩陣等方式對分類精度進行評價。研究成果如下：
　?。?）提出了改進的OIF特征選擇算法：該算法不僅考慮了波段組合整體的信息量及相關(guān)性，同時考慮了組合內(nèi)每個波段的信息量及相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上又兼顧了各地類間的可分性。利用改進OIF算法進行特征選擇所得優(yōu)選特征集進行分類，結(jié)果明顯優(yōu)于OIF算法所得優(yōu)選集的分類結(jié)果，這表明此算法有效改善了OIF算法在特征選擇方面的性能；
　　（2）與僅利用NDVI時間序列的分類結(jié)果相比，綜合