【摘 要】
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结合随机森林(random forest,RF),提出了一种检测遥感影像雪冰云信息方法.建立有效区分影像中冰凌、雪、云的特征组合,采用随机森林算法和形态学操作得到初步分类检测结果,进一步对分类检测流程优化,增加了“二次检测”.实验结果表明,采用优化后的算法总体分类精度均为90％以上、Kappa系数均为0.8以上,精度较高.该算法说明了采用随机森林算法检测卫星影像的冰凌、雪、云信息的可行性,具有自动化、高精度、高效率监测冰凌灾害和雪冰灾害的优势.
【机 构】
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广东省城乡规划设计研究院有限责任公司,广东 广州,510200;武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉,430079
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结合随机森林(random forest,RF),提出了一种检测遥感影像雪冰云信息方法.建立有效区分影像中冰凌、雪、云的特征组合,采用随机森林算法和形态学操作得到初步分类检测结果,进一步对分类检测流程优化,增加了“二次检测”.实验结果表明,采用优化后的算法总体分类精度均为90％以上、Kappa系数均为0.8以上,精度较高.该算法说明了采用随机森林算法检测卫星影像的冰凌、雪、云信息的可行性,具有自动化、高精度、高效率监测冰凌灾害和雪冰灾害的优势.
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