基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法

亓航; 任潇洒; 李博; 刘法军; 韩林; 陆天启

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基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法

技术热点研究 | 更新时间：2026-08-16

- 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法
- 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法
- 地理空间信息 2026年24卷第7期页码：11-17
- 作者机构：
  
  1. 山东省地质矿产勘查开发局第五地质大队
  2. 自然资源实物地质资料中心
  3. 中国科学院东北地理与农业生态研究所
  4. 广州海洋地质调查局三亚南海地质研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山东省地质矿产勘查开发局科技创新资助项目（KY202104）
- DOI：
  中图分类号： TP181;TP751
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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亓航, 任潇洒, 李博, 等. 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(7):11-17.

亓航, 任潇洒, 李博, et al. 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法[J]. 2026, 24(7): 11-17.
亓航, 任潇洒, 李博, 等. 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法[J]. 地理空间信息, 2026,24(7):11-17. DOI：

亓航, 任潇洒, 李博, et al. 基于特征优选和优化算法的遥感影像机器学习分类方法[J]. 2026, 24(7): 11-17. DOI：

摘要

基于高分二号遥感影像，提取光谱纹理特征、植被指数、水体指数，利用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）和变量空间迭代收缩法（VISSA）进行特征优选；再结合遗传算法、粒子群迭代法（PSO）、麻雀搜索算法寻找支持向量机（SVM）的最佳参数组合，识别泰山地物类型，并评价分类模型的精度。结果表明，特征优选可剔除冗余信息，有效提升模型性能，CARS的表现优于SPA、VISSA；在参数优化方面，结合CARS与PSO的SVM分类模型具有显著优势，最高总体精度为86.13%，比未加入参数优化的模型提升了1.95%，呈现出较强的稳定性和准确性。研究结果可为生态监测、资源管理和景观保护等提供重要参考。

Abstract

关键词

Keywords

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