基于Hyperion高光谱数据和随机森林方法的岩性分类与分析

• 作者: 史忠奎 张西雅 李培军 柯元楚
• 来源期刊: 岩石学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱遥感数据 随机森林 光谱角制图 岩性分类
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 页码范围: 2181-2188
• 页数: 8页
• 分类号: P627
• 语种: 中文

摘要

探索利用高光谱数据的岩性填图新方法是遥感地质应用领域的重要需求之一.本文运用随机森林方法和EO-1Hyperion高光谱数据,对新疆塔里木西北部柯坪地区的局部区域进行岩性分类,并对相关问题进行分析.分别利用光谱特征以及加入光谱一阶导数特征进行岩性分类,并对不同特征对岩性分类的重要性进行分析,同时与现有的基于光谱角制图方法(SAM)进行比较.结果表明,与SAM方法相比,随机森林方法得到了更高精度的岩性分类结果,是一种有效可行的岩性分类方法.根据特征重要性的排序,蓝绿光波段、短波红外波段以及相应的一阶导数特征对研究区Hyperion数据的沉积岩岩性分类贡献更大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李培军	北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所	33	554	14.0	23.0
2	史忠奎	北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所	2	6	2.0	2.0
3	柯元楚	北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所	1	4	1.0	1.0
4	张西雅		3	28	3.0	3.0