基于加权熵的半监督随机森林高光谱遥感影像分类方法

摘要

本发明涉及一种基于加权熵的半监督随机森林高光谱遥感影像分类方法，包括基础建模，高光谱遥感图像数据信息分析，评定输出结果，不确定性转换及补漏计算等五个步骤。本发明充分利用高光谱遥感图像中仅能获取的少量训练样本和大量未标记的样本进行高光谱图像信息的挖掘，利用带概率随机森林通过决策树按照投票的方式初步确定出地物的类别，之后采用加权熵算法筛选出满足研究者需求的很难提取出来的地物类别，选取加权熵最大的像元添加到训练样本中，在进行迭代处理，直到满足截止条件为止或者未标记的样本已经用完的时候，停止迭代输出分类结果，最终完成地物的分类。