基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类

• 作者: 庞蕾 石彩霞 赵传钢
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Landsat-8 随机森林 超像素 地物覆盖 简单线性迭代聚类
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3798-3802
• 页数: 5页
• 分类号: TP75|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.12.062

摘要

针对遥感图像地物覆盖分类方法对图像空间分布信息利用不足的问题,提出一种基于超像素统计量的随机森林遥感图像分类方法.以北京市海淀区为研究区,选用Landsat-8卫星为主要数据源,通过改进SLIC超像素分割方法,使之适用于多光谱遥感图像中超像素的分割,提取超像素常见的六个统计量(最小值、最大值、均值、标准差、上四分位数、下四分位数)用于随机森林在遥感图像中的分类.实验结果表明,其对研究区遥感图像的总体分类精度为89.01％,明显改善了对地物的错分和漏分现象,能够推广到Landsat-8遥感图像的地物覆盖分类工作中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞蕾	北京建筑大学测绘与城市空间信息学院	14	48	5.0	6.0
2	赵传钢	北京林业大学信息学院	8	13	3.0	3.0
3	石彩霞	北京林业大学信息学院	1	4	1.0	1.0