【摘 要】
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为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析(Object Based Image Analysis,OBIA)与随机森林(Random Forest,RF)结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat8 OL
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2017CXGC0308);山东省博士后创新项目(222016)
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为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析(Object Based Image Analysis,OBIA)与随机森林(Random Forest,RF)结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明:OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。
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