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

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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

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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。

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2023年第2期|55-61|共7页
作者
赵士肄; 闫金凤; 杜佳雪;
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作者单位

山东科技大学测绘与空间信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
面向对象; 耕地信息提取; 随机森林; 遥感;

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