最大似然识别绿化树种休斯现象规避

编号 zgly0001597237

文献类型 期刊论文

文献题名 最大似然识别绿化树种休斯现象规避

作者 刘怀鹏  安慧君  王冰  张秋良  乌云 

作者单位 内蒙古农业大学林学院 

母体文献 干旱区研究 

年卷期 2016年02期

年份 2016 

分类号 S731 

关键词 WorldView-2影像  绿化树种  递归特征消除  最大似然分类  休斯现象规避 

文摘内容 最大似然在高维、多源数据分类中易发生休斯现象,其卓越的分类性能不能充分展现。通过提取WorldView-2影像前3主成分的24个纹理特征,构造高维数据,以树种分类为例,提出了利用递归特征消除筛选重要纹理特征,降低数据维数,实现最大似然休斯现象规避的方法。结果表明:在消除5个纹理特征后,最大似然的休斯现象基本得到解除,在消除8个纹理特征后,休斯现象达到了最大解除;休斯现象解除后树种分类的最高总体精度为81.166 4%,Kappa系数为0.779 9,总体精度和Kappa较基于光谱特征的高7.095 1%和0.082 5。递归特征消除可避开、克服最大似然分类中的休斯现象,可使最大似然分类器在高维数据中充分展现其分类性能。