《表1 特征重要性评估结果》

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《基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类》

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利用平均不纯度减少的方法计算模型中各特征重要性结果如表1所示。从表1中可以看出，重要性排前9的特征中，Sentinel-2A影像原始光谱特征占6个，纹理特征占2个，植被指数占1个，说明Sentinel-2A影像光谱特征在土地覆盖分类中发挥着重要的作用，Sentinel-2A影像纹理特征对土地覆盖分类具有较大的贡献度；而Sentinel-2A植被、水体指数在土地覆盖分类中重要性则相对较低。