原文服务方: 东北林业大学学报       
摘要:
以黑龙江大兴安岭塔河林业局瓦拉干林场2013年的Landsat8OLI影像为数据源,在光谱特征基础上,增加归一化植被指数、纹理特征和地形特征,得到3种特征组合(光谱特征和NDVI(F1);光谱特征、NDVI和纹理特征结合(F2);光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征结合(F3)),将旋转森林算法分别应用于3种特征组合下的森林植被分类,获得分类精度最高的特征组合;之后利用最佳特征组合将旋转森林与最大似然分类法和支持矢量机2种分类方法进行对比和精度验证分析.结果表明:利用旋转森林算法并结合光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征的特征组合分类精度最高,为87.54%,比F1和F2特征组合的精度分别提高了11.08%和3.39%.比较不同分类方法,旋转森林算法进行森林植被的分类精度比最大似然法和支持矢量机方法的分类精度分别提高了13.24%和5.39%.由于旋转森林算法稳定性好,在植被分类中受山地阴影的影响较少,因此在分类图中“椒盐”现象最少,图像更加清晰,分类效果最好.
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文献信息
篇名 基于旋转森林的Landsat-8影像森林植被分类
来源期刊 东北林业大学学报 学科
关键词 Landsat-8 旋转森林 森林植被分类 主成分分析
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 39-48
页数 10页 分类号 S79
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵颖慧 24 306 10.0 17.0
2 甄贞 17 139 7.0 11.0
3 梁晰雯 1 3 1.0 1.0
4 魏庆彬 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Landsat-8
旋转森林
森林植被分类
主成分分析
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
东北林业大学学报
月刊
1000-5382
23-1268/S
大16开
1957-01-01
chi
出版文献量(篇)
7235
总下载数(次)
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总被引数(次)
68015
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