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OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

2019-04-26分类号:P237;F301.24

【作者】王瑷玲  张校千  苏晨晨  于新洋  
【部门】山东农业大学资源与环境学院  
【摘要】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。
【关键词】土地利用信息  提取方法  面向对象  Relief F降维  随机森林  龙口市
【基金】山东省重点研发计划项目(2017CXGC0308);; 山东省博士后创新项目(222016)
【所属期刊栏目】自然资源学报
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