基于无人机影像与随机森林模型的农作物提取研究

摘要：

[目的]以无人机可见光影像为数据源,利用随机森林模型开展农作物信息提取研究.[方法]首先,根据ESP2工具确定的最佳尺度进行影像分割,并提取分割后对象的光谱、指数、纹理和几何4类特征,使用递归特征消除法(RFE)对特征数量参数进行调优,以确定最佳特征个数;然后,利用随机森林模型进行分类并进行精度评价.[结果]采用递归特征消除算法可有效筛选出最佳分类特征,在降维的同时获得较高的分类精度,其总体精度达93.18％,Kappa系数为0.91.[结论]利用无人机可见光影像结合随机森林模型可高效且精确对农作物进行提取,该方法可为中小尺度的农作物种植区作物信息提取提供技术支持和理论参考.

关键词：无人机遥感、可见光影像、随机森林、农作物提取、面向对象分类、特征选择

所属期刊栏目：43

分类号：TP751;P231(遥感技术)

在线出版日期：2023-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：99-101