基于特征选择的遥感影像分类研究

摘要

遥感图像分类的准确性很大程度取决于特征选择。为了解决遥感图像数据量大而导致的分类识别处理时间长,对系统资源要求高的问题,文章提出了使用属性子集评估器和最佳优先向前搜索方法,并结合无监督过滤器剔除掉冗余和不相关特征,最后使用J48算法构建遥感影像分类器模型。通过实验对比证明,选择对于建立分类器贡献率高的特征不仅可以降低分类的建模时间,而且节省系统处理数据的资源,对于实时性要求高的遥感图像应用尤为重要。