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随机森林 特征优选 土地利用信息提取 Setinel-2A.docx

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    摘要

    Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和不同大小的空间分辨率，通过对这些信息进行提取与选择，再使用特征变量来识别提取地物，从而实现土地利用信息的提取。

    通过对Sentinel-2A影像进行预处理，分别提取影像的光谱特征，植被指数、水体指数特征以及纹理特征。在随机森林的模型下，使用平均不纯度的减少方法计算每个特征的重要性。然后将特征变量按重要性的大小从大到小的顺序依次导入到模型中，依次使用袋外数据逐次计算模型的OOB精度，选取OOB精度最高处所对应的特征数量，从而确定模型最优的特征数量，然后对比优选特征和训练好的随机森林模型与全部特征训练好的随机森林模型的

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