【摘 要】
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针对海南农田地块细碎以及多云多雨气候条件下获取多时相的高质量卫星影像往往存在困难等问题,提出了一种利用单时相高分二号高分辨率卫星影像和随机森林算法的香蕉林信息提
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,海南省地球观测重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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海南省自然科学基金(20154177;2016CXTD015);海南省应用技术研发与示范推广专项(ZDXM2015102);海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016021-02);海南省科技合作专项资金项目(KJHZ2015-14);三亚市农业科技创新项目(2016NK16)
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针对海南农田地块细碎以及多云多雨气候条件下获取多时相的高质量卫星影像往往存在困难等问题,提出了一种利用单时相高分二号高分辨率卫星影像和随机森林算法的香蕉林信息提取方法。主要通过从高分辨率遥感影像中提取香蕉林的光谱和纹理等特征变量,然后利用综合不同光谱与纹理特征变量的随机森林分类算法进行香蕉林信息提取,并与以往的支持向量机分类算法进行了精度对比。结果表明,综合光谱和纹理信息的随机森林分类算法提取香蕉林空间分布结果最优,提取的香蕉林制图精度(PA)达到93.56%,用户精度(UA)达到87.43%;相比于支持向量机分类算法,PA和UA分别提高了11.99%和7.55%;相比只考虑光谱信息的随机森林分类算法,考虑纹理信息的随机森林分类算法提取的香蕉林PA提高了7.41%,UA提高了16.80%。研究结果可为人工园林的遥感信息提取提供技术参考。
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