采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类
本文关键词:采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类
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【摘要】:基于天绘一号(TH-1,或称MS-1)卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法(random forests classification,RFC)对位于中亚干旱区的我国新疆维吾尔族自治区阿勒泰地区北屯市及周边区域的土地覆盖进行了分类研究。针对北屯市不透水层与裸土混杂的情况,将纹理特征与植被信息构建最优组合,建立有效的RFC分类器,提高对易混淆土地覆盖类型的分类识别精度。结果表明,采用RFC的分类精度高于最大似然法分类结果,总体分类精度提高了近10%。经过优化选择的特征组合在对干旱区中小城市土地覆盖进行分类时表现良好,能得到较高精度的分类结果,可满足新疆中小城市发展规划对土地覆盖信息的需求。
【作者单位】: 北京大学遥感与地理信息系统研究所;
【关键词】: 天绘一号(TH-) 随机森林 特征选择 土地覆盖分类 干旱区
【基金】:国家科技支撑计划项目“新疆重大突发事件应急响应技术与应用”(编号:2012BAH27B03) 新疆建设兵团援疆项目“基于小型无人机遥感的额河流域自然灾害防控关键技术研究”(编号:2014AB021)
【分类号】:TP751
【正文快照】: 0引言我国中西部地区的城市大多位于干旱半干旱区域,受地形等自然因素的影响,城市的轮廓特征以及城市类群的分布都不十分规则[1]。采用遥感技术对中西部干旱区的城市区域土地覆盖进行监测是一种低成本、高效率的手段。最大似然分类法(maxi-mum likelihood classification,MLC)
【二级参考文献】
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