农业机械学报

作者：林怡，厉朗，宇洁，高忱，钟代琪，陈鑫，杨羽轩

单位：同济大学,同济大学,同济大学,同济大学,同济大学,同济大学,同济大学,

关键词：多光谱遥感;植被识别;端元光谱差异;最佳距离遗传算法;自动特征选择算法

基金：国家自然科学基金项目(42201376、41771449)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022-4-ZD-05、2023-3-YB-12)和同济大学“中德合作2.0”培育项目(4300143344/039)

在中低分辨率遥感卫星影像上，植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响，会存在端元光谱变异现象，导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA)，通过自动特征选择方法减小端元类内差异，增大类间差异，构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间，提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果，验证了最优特征选择的重要性。结果显示，特征选择有助于提升解混精度（IIDGA的均方根误差最低，为0.180）；同时，通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能，证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。

来源：2024年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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