基于无人机遥感影像的马角坝地物分类研究

• 作者: 何敬 刘刚 王东
• 来源期刊: 测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机遥感影像 随机森林(RF) 面向对象分类
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 109-113
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

无人机可见光遥感具有操作简单、机动灵活、时效性强、高分辨率等优点.以四川省江油市马角坝镇部分区域的无人机遥感影像作为分类数据,选取随机森林(RF)、决策树(CART)和支持向量机(SVM)作为分类器,运用eCognition软件对所选研究区的地物进行面向对象分类,研究出最佳的地物分类方案.经多次实验结果表明:当分割尺度为30、形状指数为0.1及紧致度因子为0.5时,影像分割效果最好且选用随机森林分类效果也最佳.该方法总体分类精度达到了0.92,Kappa系数为0.88.实验结果表明,随机森林分类方法更适合于无人机遥感影像的地物分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东		11	93	6.0	9.0
2	刘刚		22	82	5.0	9.0
3	何敬		4	22	1.0	4.0