GF-6影像应用于林地与非林地识别的潜力分析

• 作者: 刘代超 李向晨 李晓松 杨广斌 杨珺婷
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GF-6 林地与非林地 RFE 随机森林 特征重要性
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 自然资源监测
• 页码范围: 5-12,17
• 页数: 9页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像(GF-6)在林地与非林地上的识别贡献,本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区,采用特征优选(RFE)与随机森林(RF)相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究.首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库;然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类,并比较不同模型精度及不同变量的重要度.结果表明:GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要,引入红边信息可将总体分类精度提升2％,其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显;多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93％～4.1％,单时相分类结果6月最好,9月次之,12月最差;特征优选可以有效减少数据输入维数(46到15),并取得最高分类精度,在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献,具有较强的应用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓松	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	44	799	15.0	28.0
2	杨广斌	贵州师范大学地理与环境科学学院	76	625	14.0	20.0
3	刘代超	贵州师范大学地理与环境科学学院	2	0	0.0	0.0
7	李向晨		4	14	2.0	3.0
8	杨珺婷	中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室	1	0	0.0	0.0