利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类

发布时间：2018-03-31 03:36

  本文选题：随机森林　切入点：城市用地　出处：《测绘通报》2016年05期

【摘要】：为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。
[Abstract]:In order to explore the practical application method and effect of the domestic high score 1 satellite remote sensing image data facing the urban land classification, this paper takes a certain area of Beijing as an example, based on the high score 1 PMS data, uses the random forest, the support vector machine, The results show that the total classification accuracy of stochastic forest and support vector machine is better than that of maximum likelihood method. The maximum likelihood method is obviously superior to the random forest and support vector machine in computing time. Comprehensive analysis shows that the stochastic forest algorithm performs better. It can not only guarantee the classification accuracy, but also maintain a certain time efficiency, which is more suitable for high resolution. The practical application of high-score 1 remote sensing image classification with large amount of data and multi-feature parameters.
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金(41201397)
【分类号】：P237

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本文编号：1688998