本文内容來源于《測繪通報》2024年第6期，審圖号：GS京（2024）1024号
基于多特征組合的建築垃圾分類方法
張戴新月1, 劉揚1,2, 高思岩3,4
1. 北京建築大學測繪與城市空間資訊學院, 北京 102616;2. 北京建築大學北京未來城市設計高精尖創新中心, 北京 100044;3. 正元地理資訊集團股份有限公司, 北京 101300;4. 北京市智慧管網安全評價及營運監管工程技術研究中心, 北京 101300
基金項目：國家自然科學基金(42271478);國家重點研發計劃(2018YFC0706003)
關鍵詞：建築垃圾, 多特征組合, 随機森林, 高光譜影像
引文格式：張戴新月, 劉揚, 高思岩. 基于多特征組合的建築垃圾分類方法[J]. 測繪通報, 2024(6): 59-64.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.0611.摘要
摘要 ：城市的快速發展産生大量建築垃圾,引發了城市污染,産生“垃圾圍城”現象。本文以北京市某區域為研究區域,研究多特征組合方法對高光譜影像的建築垃圾分類精度的作用,并利用ASD QualitySpecTrek手持式光譜儀實地測量的光譜資料和珠海一号高光譜影像進行建築垃圾分類試驗;提取了光譜特征、植被指數、水體指數和紋理特征等90種特征變量,利用平均不純度減少的方法對其進行特征重要性排序,選取其中重要性綜合結果相對較高的特征變量構成分類多特征組合向量,利用随機森林算法對多特征組合向量進行建築垃圾分類。試驗結果表明,采用多特征組合的随機森林分類方法比傳統的随機森林方法效果更好,總體分類精度達85.86%,Kappa系數為0.80,而原始的随機森林方法總體分類精度僅有83.48%,Kappa系數為0.75,這表明了多特征組合随機森林算法的有效性。
作者簡介作者簡介：張戴新月(1998—),女,碩士生,主要研究方向為地理資訊系統和高光譜遙感。E-mail:[email protected]
初審：楊瑞芳複審：宋啟凡
終審：金 君
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