顾及特征离散程度的SEaTH特征优化选择方法
An feature optimization selection method of SEaTH considering discretization degree作者机构：长安大学地质工程与测绘学院陕西西安 710054
出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)
年 卷 期：2024年第53卷第1期
页 面：20-35页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0816[工学-测绘科学与技术]
主 题：SEaTH算法 特征选择 离散系数 特征组合 分类顺序 改进SEaTH算法
摘 要：特征选择是面向对象信息提取的关键步骤之一.本文针对分离阈值(separability and threshold,SEaTH)这一特征选择方法在实际应用中存在的不足,例如未考虑特征值的离散程度,仅利用J-M距离评判单一特征,特征间可能存在较强相关性,以及无法有效确定出分类顺序,提出了一种改进的SEaTH算法(optimized SEaTH,OPSEaTH).OPSEaTH 算法首先在J-M 距 离基础上构建了一类特征评价指标(E值),有效解决了特征值的离散度问题;然后,基于E值构建出特征组合评价指标(C,值),可有效评估得到每种地物的最佳特征组合并自动确定出地物的分类顺序;最后基于eCognition等分类器可完成对地物对象的最终有效分类.利用高分二号遥感影像数据对本文方法进行了测试,并将结果分别与SEaTH算法、DPC、OIF和最近邻分类器的分类结果进行了对比,结果表明:OPSEaTH算法不仅能有效降低特征维数、优化特征空间,还能够对分类顺序进行自动化合理确定,总体精度和Kappa系数及其他精度指标,均显著优于基于SEaTH算法的特征选择结果.本文方法无论从特征降维效果、分类结果精度还是计算效率方面均优于DPC、OIF和最近邻分类器结果.OPSEaTH是一种更优的特征选择方法.