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基于CatBoost算法的面向对象土地利用分类

姜琦刚  杨秀艳  杨长保  赵振贺  
【摘要】:为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以Sentinel-2遥感影像为数据源,应用Cat Boost算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用Cat Boost算法对全部特征集进行降维,分别使用Cat Boost、RF(Random Forest)和Ada Boost算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明,Cat Boost、RF和Ada Boost算法的Kappa系数均在0. 77以上,且Cat Boost算法的Kappa系数高达0. 911 4。因此Cat Boost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。

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