基于特征過濾法和Stacking集成學(xué)習(xí)的無人機(jī)影像作物精細(xì)分類

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摘  要： 針對目前多種典型作物分類中特征冗余導(dǎo)致同科作物混淆、分類精度低的問題，文中提出一種結(jié)合特征過濾法篩選特征和Stacking集成學(xué)習(xí)的作物精細(xì)分類方法。首先，結(jié)合敏感波段構(gòu)造新型植被指數(shù)并進(jìn)行閾值分割，實(shí)現(xiàn)作物區(qū)域提取；然后，提取不同作物的顏色和紋理特征，進(jìn)而計(jì)算單類作物特征系數(shù)和作物間特征差異系數(shù)，實(shí)現(xiàn)各典型作物的分類特征過濾法優(yōu)選；最后，構(gòu)建融合多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的Stacking集成學(xué)習(xí)作物分類模型，其中第一層的基學(xué)習(xí)器選擇隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、K?最近鄰算法，第二層的元學(xué)習(xí)器選擇邏輯回歸模型，實(shí)現(xiàn)多種典型作物精細(xì)分類。（剩余15452字）