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作者：曹红新;王宇豪;秦增忍;王帆;朱镇;
单位：中国能源建设集团陕西省电力设计院有限公司;
摘要：针对基于离散度的特征选择算法存在无法自动确定特征阈值且无法创造新特征等问题，提出了一种基于离散度及支持向量机的遥感影像特征提取算法。该算法首先对原始特征库进行去相关，然后利用优化的离散度指标进行特征优选，进而利用线性不可分支持向量机模型将特征选择结果提取出具有更好判别特性的新特征，并将决策函数作为特征阈值。利用陕西陇县光伏场地无人机数据进行对比实验，分析结果表明，利用新算法进行分类的总体精度为93.5%,Kappa系数为0.9,相比基于离散度的特征提取算法分别提高7%和0.1,而且在各地物的生产者精度和用户精度方面均有一定提升，是一种更优的分类规则集构建方法。
关键词：离散度;;支持向量机;;特征提取;;特征选择;;面向对象;;光伏用地
基金资助：中国能源建设集团陕西省电力设计院有限公司重大科技项目(61-K2022-10)
