基于面向对象结合随机森林模型的Sentinel-2A影像耕地信息提取
赵士肄
闫金凤
杜佳雪
山东科技大学 测绘与空间信息学院,山东 青岛266590
摘要：为了更快、更准确地提取耕地信息,以山东省青岛市莱西市夏格庄镇为研究区,利用Sen-tinel-2A影像融合光谱特征、遥感指数特征、纹理特征和形状特征等31个特征变量,设计4种耕地信息提取方案,采用结合面向对象的随机森林(Random Forest,RF)分类模型提取耕地信息,并基于相同分类条件,与传统机器学习分类方法对比,评价模型的优适性.结果表明:结合所有分类特征变量的方案4耕地提取效果最佳,其中旱地提取精度高达99.6％,大棚提取精度达88.4％;5种分类方法中,结合面向对象的RF模型耕地提取精度最高,减弱了分类结果的"椒盐"现象,优化了分类结果.
关键词：面向对象耕地信息提取随机森林遥感
分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)
资助基金：国家自然科学基金(41890854)山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY020103)
论文发表日期：2023-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 55-61 )
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