基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法

• 作者: 史忠奎 李培军 罗伦 阳柯
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高分辨率遥感影像 道路路域 建筑物变化检测 形态学属性剖面 单类随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 105-114
• 页数: 10页
• 分类号: P237
• 字数: 7207字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.073

摘要

提出一种利用形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法.用该方法计算路域范围内两时相高分辨率遥感影像的形态学属性剖面, 将得到的形态学属性剖面与光谱特征叠加, 采用改进的单类随机森林分类方法直接提取新增建筑物.以北京市稻香湖地区两时相高分辨率影像作为实验数据,对比分析该方法与经典两时相直接分类及分类后比较方法的新增建筑物提取精度.结果表明, 综合利用形态学属性剖面和光谱特征提取得到的新增建筑物提取精度比仅使用光谱特征的提取精度显著提高, 其中 Kappa系数提高 15.11%.此外, 该方法提取结果的 Kappa 系数比两时相直接分类方法提高 1.78%, 比分类后比较方法提高 25.15%, 验证了所提方法的有效性.所采用的单类随机森林方法能够有效地处理高维数据, 并可以度量不同特征对分类结果的重要性.

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	罗伦		9	48	6.0	6.0
4	阳柯		7	12	2.0	3.0