作者：李冰; 卢小平; 李新社; 杜晓贝湿地特征优选地理国情普查面向对象
摘要：为满足地理国情普查及监测对湿地地表覆盖要素自动分类需求，本文以GF-2影像为数据源，采用 ReliefF算法优选特征，根据选取不同特征数量达到的总体分类精度和类间分类精度，对比分析面向对象的随机森林、决策树、支持向量机、最邻近4种分类方法对湿地覆被自动分类的适用性，通过实例进行对比分析，结果表明经过特征优选上述4种分类方法均可利用较少特征值达到较优的分类结果，验证了ReliefF算法的有效性。在分类精度和学习速度方面，随机森林最优，决策树优于支持向量机，除最邻近方法外均可用于湿地信息普查。
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