A Multitree Genetic Programming-Based Feature Construction Approach to Crop Classification Using Hyperspectral Images

摘要

针对现有作物分类特征构建方法依赖领域知识且解可解释性不足的问题，该研究提出了一种基于多树遗传编程（GP）的新方法，旨在自动演化高可解释性的解，从高光谱图像中构建用于作物分类的高层特征。该方法通过多树灵活表示，可同时从原始特征构造多种类型的高层特征；为提升搜索能力，开发了新的后代生成方法，能动态引导种群进化并增强种群多样性。该新方法可与支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）和k近邻（KNN）三种分类算法结合，应用于作物分类任务。