《表3 冲沟切沟区特征选择结果》

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《基于地形特征与随机森林的侵蚀沟提取研究》

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对象特征是地表物质有关信息的有效表达，也是进行影像分析以及信息提取时的重要参数。对象的组成成分为多个像元栅格，可以根据栅格的特征及其相互之间的关系计算对象的特征值。本文利用R语言中caret分类包对分类特征进行选择，在模型中输入所有特征，计算分类的误差以及预测的分类精度，并对所有特征的重要性进行排序，对若干重要的特征进行保留，再次计算它的误差以及预测分类精度，这样反复的进行迭代，直至得到合适的特征的数量。这个算法最大缺点是会出现过拟合，在这个算法外再加上一个样本划分的循环算法即可解决此问题。地形数据分割后的对象为143个，地形和影像数据分割后的对象为171个，将对象的纹理特征、光谱特征、几何特征全部输出，进行特征选择时，对比分析训练数据与测试数据不同比例下的分类精度，其中50%用做训练样本、50%用做验证样本时分类精度最高。利用随机森林方法创建一个特征筛选算法，对训练数据集进行反向特征选择，检测到当特征选择17(18）个时预测精度最高。数据验证，分类精度可以达到97.82%/94.62%，Kappa系数可达到0.95/0.89。冲沟切沟区地形和影像数据选择的特征如表3所示。