典型文献
土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法
文献摘要：
针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法.该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25 ～6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上.对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996-2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据.
文献关键词：
土地利用分类;半监督算法;粒子群优化;概率神经网络;香农熵;转移矩阵
中图分类号：
作者姓名：
王春阳;汤子梦;吴喜芳;李长春;张合兵
作者机构：
河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作454003;河南理工大学计算机科学与技术学院,焦作454003
文献出处：
引用格式：
[1]王春阳;汤子梦;吴喜芳;李长春;张合兵-.土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法)[J].农业机械学报,2022(02):167-176
A类：
B类：
土地利用分类,概率神经网络,半监督算法,分类算法,错分,人为因素,半监督分类,粒子群优化算法,算法优化,分类器,香农熵,置信度,初始训练,训练样本集,随机森林法,最大似然法,神经网络算法,总体精度,百分点,Kappa,新乡市,遥感影像,土地分类,建设用地,中部地区,新乡县,耕地面积,他用,绿地面积,土地流转,合理开发,土地资源,资源提供,转移矩阵
AB值：
0.338176
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