【摘 要】
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提出一种改进的基于随机森林因子重要性分析和灰度共生矩阵纹理的地貌形态类型面向对象划分方法。以中国1∶100万DEM为数据源,利用相关分析和雪氏熵值法筛选确定地貌分类的地
【机 构】
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南京信息工程大学地理与遥感学院,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41401471)
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提出一种改进的基于随机森林因子重要性分析和灰度共生矩阵纹理的地貌形态类型面向对象划分方法。以中国1∶100万DEM为数据源,利用相关分析和雪氏熵值法筛选确定地貌分类的地形因子组合,并利用随机森林分类树评价各地形因子的重要性,将求得的各因子重要性数值作为面向对象多尺度分割各图层的阈值,最后基于灰度共生矩阵纹理信息构成分类样本的知识库进行地貌分类。全国地貌分类以《中国及毗邻地区1∶400万地貌图》为精度评价标准,结果显示该文提出的分类方法总体精度为71.4%,比ISODATA非监督分类法精度提高5.7%,比常用的面向对象分类法精度提高15.7%;陕西省地貌分类以《中华人民共和国1∶100万地貌图》为精度评价标准,分类的总体精度为72.9%。通过分析该文方法对不同分辨率DEM分类精度的影响,得出分辨率越高总体精度越高。
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