基于随机森林的全国第三次土地调查面向对象分类方法研究

基于随机森林的全国第三次土地调查面向对象分类方法研究

论文摘要

全国第三次土地调查内业当中要求作业员将不同地物进行分类,常用的方法是在Arcgis中对地物进行手动勾绘,此操作对作业员的目视解译要求较高且费时费力。基于此本文提出利用面向对象的随机森林方法对研究区进行分类。首先通过选择最优分割尺度与影像特征,再利用随机森林进行分类得到分类结果,并与面向对象的最近邻分类方法进行对比,结果表明:随机森林的总体分类精度为89%,比面向对象提高了4%,随机森林的Kappa系数为0.74,比面向对象提高了0.09。因此利用随机森林分类方法更适合第三次全国土地调查的分类。

论文目录

  • 1 概述
  • 2 实验区域与数据
  • 3 研究方法
  •   3.1 影像分割
  •   3.2 形状因子与紧致度参数的选择
  •   3.3 最优分割尺度参数选择
  •   3.4 特征选择
  •   3.5 随机森林分类
  • 4 结果与分析
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王舒,李岩

    关键词: 摄影测量与遥感,土地调查,随机森林,面向对象,最近邻分类

    来源: 甘肃科技 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 自然地理学和测绘学,农业经济

    单位: 西安科技大学测绘科学与技术学院

    分类号: F301.2;P23

    页码: 141-144

    总页数: 4

    文件大小: 2178K

    下载量: 131

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