基于特征过滤法和Stacking集成学习的无人机影像作物精细分类OA北大核心
UAV image fine crop classification based on feature filtering method and Stacking ensemble learning
针对目前多种典型作物分类中特征冗余导致同科作物混淆、分类精度低的问题,文中提出一种结合特征过滤法筛选特征和Stacking集成学习的作物精细分类方法.首先,结合敏感波段构造新型植被指数并进行阈值分割,实现作物区域提取;然后,提取不同作物的颜色和纹理特征,进而计算单类作物特征系数和作物间特征差异系数,实现各典型作物的分类特征过滤法优选;最后,构建融合多种机器学习算法的Stacking集成学习作物分类模型,其中第一层的基学习器选择随机森林、支持向量机…查看全部>>
The feature redundancy in multiple typical crop classifications at present leads to confusion and low classification accuracy of crops of the same family,so this paper proposes a crop fine classification method that combines the feature filtering method for feature screen and Stacking ensemble learning.A new type of vegetation index is constructed by combining sensitive bands,and the threshold value is segmented,so as to realize crop region extraction.The co…查看全部>>
刘朝辉;杨风暴;张琳
中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051
电子信息工程
作物分类特征选择Stacking集成学习植被指数阈值分割衍生特征
crop classificationfeature selectionStacking ensemble learningvegetation indexthreshold segmentationderivative feature
《现代电子技术》 2025 (7)
1-10,10
国家自然科学基金面上项目(61972363)中央引导地方科技发展资金项目(YDZJSX2021C008)
评论