都市高光譜影像多目標地貌辨識－機器學習之隨機森林之特徵轉換之探索

Wan, Shiuan; Cheng, Yu-Hsin; Ma, Hong-Ling

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doi:DOI 号

来源数据

P33 - 50

人文学 > 人文学综合
人文学 > 历史学
基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 社会科学综合

DOI： 10.29850/LTJ

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都市高光谱影像多目标地貌辨识－机器学习之随机森林之特徵转换之探索

Multi-target Landform Image Classification in Urban Hyperspectral Image-The Discussion on Feature Transformation of Random Forest in Deep Learning

万绚(Wan, Shiuan) ；郑育欣(Cheng, Yu-Hsin) ；马弘霖(Ma, Hong-Ling)

岭东学报； 49 期 (2022 / 12 / 01) ， P33 - 50

繁体中文;英文

影像判释；都市高光谱影像；随机森林；线性判别分析； Image classification ； Urban hyperspectral image ； Random Forest ； Linear Discriminant Analysis

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摘要 │ 参考文献 (21) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The goal of this research is to classify urban hyperspectral images through machine learning analysis. It is decided to explore the poorly recognizable or confusing landforms through urban hyperspectral images to have better understand the classification efficiency of random forests in urban hyperspectral images. In the parallel study, the Linear Discriminant Analysis; (LDA) feature transformation applying to a random forest of urban hyperspectral images. The study area is near Taiyuan North Road, North District, Taichung City, which has 12 land-cover categories including roads, river banks, sidewalks, rivers, shadows, trees, turf, playground, basketball court red, basketball court green, cement roof, and iron roof. The study selects 90 points each as training data and 45 points as testing data. The classifier used supports random forest, and the feature selection includes linear discriminant analysis LDA feature conversion and random forest feature selection. The study can be divided into two combinations of two case as: original image + random forest and LDA feature transformation + random forest. The original image has an accuracy rate of 89.81% with random forest, and the identification accuracy of random forest with LDA feature conversion is 95%.

参考文献 ( 21 ) 〈TOP〉

Alajlan, N.,Bazi, Y.,Melgani, F.,Yager, R.R.(2012).Fusion of supervised and unsupervised learning for improved classification of hyperspectral images.Inf. Sci.,217,39-55.
Bandos, T. V.,Bruzzone, L.,Camps-Valls, G.(2009).Classification of hyperspectral images with regularized linear discriminant analysis.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,47(3),862-873.
Chen, C.,Son, N.,Chang, L.(2012).Monitoring of rice cropping intensity in the upper Mekong Delta, Vietnam using time-series MODIS data.Adv. Space Res.,49,292-301.
El Hajj, M.,Bégué, A.,Guillaume, S.,Martiné, J.F.(2009).Integrating SPOT-5 time series, crop growth modeling and expert knowledge for monitoring agricultural practices - The case of sugarcane harvest on Reunion Island.Remote Sensing of Environment,113,2052-2061.
Wan, S.,Wang, Y. P.(2020).The comparison of density-based clustering approach among different machine learning models on paddy rice image classification of multispectral and hyperspectral image data.Agriculture,10,1-18.

国际计量

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