随机森林分类算法提取柑橘果园的样本数量敏感性分析

• 作者: 罗津 钟琪 齐述华
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 监督分类 随机森林算法 柑橘果园
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 664-669
• 页数: 6页
• 分类号: S127
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2019.05.003

摘要

随机森林算法,凭借处理高维度数据、模型泛化能力强、训练速度快等优点,被广泛用于土地利用遥感分类中,但该算法的训练样本对分类结果的影响问题一直没有受到重视.以提取南丰县柑橘果园为案例,探讨在不同柑橘果园训练样本下,以随机森林算法提取柑橘果园的精度差异,定量评价训练样本差异对该算法提取柑橘果园精度的影响.研究结果表明:1)对于县级尺度,随机森林训练样本在240,总体精度达到89.66％,Kappa系数为0.87,整体分类效果最优.对于提取柑橘果园,则训练样本数量为2400时最优.2)南丰县柑橘果园的主要分布于高程100～150 m,坡度0° ～5°临近河流的区域范围内,分别占总柑橘果园面积的46.78％和26.67％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐述华	江西师范大学地理与环境学院	47	932	18.0	30.0
2	罗津	江西师范大学地理与环境学院	12	1	1.0	1.0
3	钟琪	江西师范大学地理与环境学院	1	0	0.0	0.0