高精度地表覆盖数据优化分割的土地利用分类

摘要：

针对土地利用类型多样、特征易混淆和高分辨率遥感影像信息海量、人工提取费时费力等问题,该文以北京二号卫星影像为数据源,采用高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分析方法、无地表覆盖数据辅助分类的面向对象分析方法,运用朴素贝叶斯、CART决策树、随机森林和K最邻近分类器,开展武功县土地利用分类,并对分类结果进行精度评估.结果 表明:①与无地表覆盖数据辅助分类方法相比,高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分类方法,在精度方面有较大的提升,其分类总体精度提高18.73％,Kappa系数提高0.21;②随机森林对于土地类型多样的影像对象具有较好的识别能力,获得较高的总体精度(95.3％)和Kappa系数(0.94).研究表明一种利用高精度地表覆盖数据优化影像分割的土地利用分类方法具有更好的可行性和鲁棒性.

关键词：土地利用分类、高精度地表覆盖数据优化分割、第三次全国国土调查、随机森林

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划项目;中央级公益性科研院所基本科研业务费项目

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：140-149