基于特征组合的黄河源园区土地覆被分类

• 作者: 万佳华 魏加华 李琼 任燕
• 来源期刊: 青海大学学报（自然科学版）
• 关键词: 土地覆被分类 随机森林 特征选择 Relief F算法 黄河源园区
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 三江源生态
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: S159|P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13901/j.cnki.qhwxxbzk.2021.02.001

摘要

为了解黄河源园区地物分布格局,本文以黄河源园区为研究对象,利用Landsat 8 OLI影像获取其光谱、植被、水体和纹理特征,采用Relief F算法对所有特征进行重要性排序,选出前8个特征作为优选特征;基于随机森林(RF)方法研究不同特征组合对分类结果的影响,为评估RF方法的效果,对优选特征组合,采用决策树、K近邻、感知机和支持向量机方法与RF方法进行对比;最后综合所有特征完成黄河源园区土地覆被分类.结果 表明:(1)综合利用光谱、植被、水体和纹理特征,可以有效提高分类精度;(2)利用Relief F算法,可快速遴选出有效特征,大幅缩短模型运行时间;(3)相对于其他4种分类方法,随机森林的分类精度最高;(4)黄河源园区地物类型以中低覆盖度草地为主.