基于最优尺度和随机森林算法的海岛土地利用遥感分类研究r——以觉华岛及周边海岛为例

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为了研究海岛土地利用分类,文章以辽宁省葫芦岛市觉华岛及周边海岛为例,利用北京二号卫星融合后的0.8 m高分辨率遥感数据,通过局部方差变化率曲线峰值确定了岛屿上各地类的最优分割尺度,顾及形状和紧致度参数.探讨了随机森林算法在提高海岛土地利用类型分类精度的可靠性.结果表明,当形状因子、紧致度因子和分割尺度3个参数组合为(0.5,0.6,180)时,在最优特征数为13,随机森林决策树为200时,整幅图分类精度表现最佳,总分类精度达到81.73%,总Kappa系数为0.7980.各类别中:海岛植被常绿针叶林地最佳分割参数为(0.5,0.4,415),Kappa系数为0.9232.落叶阔叶林地最佳分割参数为(0.4,0.6,465),Kappa系数为0.8950.灌草地最佳分割参数为(0.5,0.4,230),Kappa系数为0.8890.海岛植被提取的生产者精度优于90.40%;海岸带中基岩海岸最佳分割参数为(0.5,0.6,520),Kappa系数为0.9092.粉砂淤泥质海岸最佳分割参数为(0.4,0.6,465),Kappa系数为0.9799.海岸带提取的生产者精度优于92.07%;耕地中有茬耕地和无茬耕地最佳分割参数为(0.5,0.6,180),Kappa系数分别为0.8587和0.9153.耕地提取的生产者精度优于87.70%.由此可见,针对海岛每一种的土地利用类型,都会存在一个最优尺度与之相吻合,尚不存在单一的普适尺度满足所有地类.
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