基于随机森林算法构建云－云阴影－水体掩模

• 作者: 巩在武 鹿丰玲
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 掩模 遥感 云-云阴影 决策树( DT)分类器 随机森林( RF)分类器
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 73-79
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2016.03.12

摘要

遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因，专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上，研究了基于随机森林（random forests，RF）分类器的云－云阴影－水体掩模建立方法。由于云阴影是阴影与地表物体的叠加，其光谱曲线与水体的光谱曲线之间存在细微的差别，这使得决策树（ decision tree ，DT）分类方法不能非常有效地应对这种细微差别。 RF分类器是建立在多个DT分类结果集成的基础上，其算法原理保证了该算法的稳健性和有效性。研究结果表明：在样本容量较少时，RF算法比DT具有更好的分类效果；而在样本容量增大到250～400个像元时，2种方法的分类效果没有明显区别。这表明RF算法可以成功地用于建立云－云阴影－水体掩模，这将在遥感数据处理中得到更加广泛的应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巩在武	南京信息工程大学经管学院	43	265	9.0	14.0
2	鹿丰玲	南京信息工程大学地理与遥感学院	8	8	1.0	2.0