基于随机森林算法构建云-云阴影-水体掩模

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遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因,专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上,研究了基于随机森林(random forests,RF)分类器的云-云阴影-水体掩模建立方法。由于云阴影是阴影与地表物体的叠加,其光谱曲线与水体的光谱曲线之间存在细微的差别,这使得决策树(decision tree,DT)分类方法不能非常有效地应对这种细微差别。RF分类器是建立在多个DT分类结果集成的基础上,其算法原理保证了该算法的稳健性和有效性。研究结果表明:在样本容量较
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