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世界地质 2022, 41(3) 632-640 DOI:
ISSN: 1004-5589 CN: 22-1111/P |
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| 基础地质 |
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基千多特征随机森林算法的深圳市土地利用分类 |
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李明洁1,2 , 王明常1,2 , 王凤艳2 , 陈学业1 , 丁文2 |
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1．自然资源部 城市国土资源监测与仿真重点实验室, 广东 深圳 518000;
2．吉林大学 地球探测科学与技术学院, 长春 130026
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摘要：
城市土地利用分类对土地资源可持续利用具有重要意义。 为了进行深圳市土地利用信息提取， 利用 Sentine1--2 影像， 基于遥感光谱、 光谱指数和图像纹理等多种特征信息， 构建了多特征随机森林城市土地利用分类模型。 并在相同分类条件下， 与最大似然、 K最邻近监督分类方法进行对比分析， 利用混淆矩阵进行精度评价， 分析随机森林分类算法的优缺点。 研究表明， 多特征信息融合丰富了遥感数据的信息内容， 多特征随机森林分类方法具有更高的分类精度。 |
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关键词：
土地利用分类
图像特征
随机森林
监督分类
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Land use cIassification in Shenzhen based on muIti-features random forest aIgorithm |
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LIMingjie1,2 , WANGMingchang1,2 , WANGFengyan2 , CHENXueye1 , DINGWen2 |
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1．Key Laboratory of Urban Land ResourcesMonitoring and Simulation, MinistryofNaturalResources, Shenzhen 518000,
Guangdong, China;
2．CollegeofGeo-exploration Scienceand Technology, ]ilin University, Changchun 130026, China
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Abstract:
Urban 1and usec1assification isofgreatsignificancetothesustainab1euseof1and resources.In or- dertocarryoutthe1and useinformation extraction ofShenzhen City, amu1ti-featurerandomforesturban 1and use c1assification mode1isconstructed usingSentine1-2 imagesand based on variousfeatureinformation such asremote sensingspectra, spectra1indicesand imagetextures.Underthesamec1assification conditions, itiscompared and ana1yzed with supervised c1assification methodssuch asmaximum1ike1ihood and K-nearestneighbor.Theaccuracy iseva1uated usingconfusion matrixtoana1yzetheadvantagesand disadvantagesoftherandom forestc1assification a1gorithm.Thestudyshowsthatthemu1ti-featureinformation fusion enrichestheinformation contentofremotesens- ingdata.Themu1ti-feature random forest c1assification method has higher c1assification accuracy. |
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Keywords:
land use classification
imagefeature
randomforest
supervised classification
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收稿日期 修回日期 网络版发布日期 |
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DOI: |
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基金项目:
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通讯作者: |
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| 参考文献： |
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