改进随机森林算法在遥感图像分类中的应用与优化

"这篇论文探讨了改进的随机森林算法及其在遥感图像分类中的应用，旨在解决遥感图像训练样本获取困难的问题。作者提出了一种更随机的特征组合方法，以增强决策树之间的多样性和稳定性，并利用人工免疫算法对随机森林进行压缩优化，以平衡模型规模和性能。实验证明，改进的随机森林在UCI数据集上表现出更高的分类精度，且优化后的模型规模减小。此外，该方法还在遥感图像分类中与传统方法进行了比较，显示了其优势。" 本文首先介绍了遥感图像处理的重要性，特别是在高光谱高分辨率遥感图像解析中的挑战，强调了自动和快速的地物分类需求。随机森林因其高效性和抗过拟合能力成为解决这一问题的热门工具。尽管现有随机森林算法已经提高了决策树的多样性，但仍然存在提升空间。论文作者在此基础上，进一步加强了决策树的随机性，通过特征组合挖掘多光谱遥感图像的潜在信息，旨在创建更不相关的决策树。 具体改进策略包括：在构建决策树时采用更随机的特征选择方式，以减少树之间的相关性，这有助于降低森林的泛化误差。然后，他们引入人工免疫算法，这是一种受生物免疫系统启发的优化方法，用于压缩随机森林，减少模型复杂性的同时保持或提高分类精度。实验结果证实，改进后的随机森林在UCI数据集上的分类性能得到提升，而且优化后的森林规模更小，这意味着在资源有限的情况下也能实现高性能的分类。 在遥感图像分类的应用部分，该研究对比了改进的随机森林与其他传统方法，证明了其在处理遥感图像时的优越性。这表明，该方法不仅理论上有价值，而且具有实际应用潜力，可以有效地应用于遥感图像的分类任务，为遥感数据分析提供了一种有效且优化的解决方案。