基于GEE和Landsat 8 OLI影像的土地覆被分类研究

• 作者: 胡丛慧
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 土地覆被 Google Earth Engine 遥感 随机森林
• 年，卷（期）: 2021,（35）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2021.35.021

摘要

土地利用/土地覆被分类对城市规划与管理、土地资源合理利用、地理国情监测等具有重要意义.如何高效利用现有的数据和平台来提高土地覆被分类结果十分必要.本文以会宁县Landsat 8 OLI遥感影像为主要的数据源,结合研究区夜间灯光遥感影像、DEM等数据,通过随机森林算法,在Google Earth Engine(GEE)平台对研究区进行土地覆被分类.结果表明,利用结合多种特征的随机森林算法,能够通过GEE平台有效提取土地覆被分类信息,最终分类结果的总体精度为85.31％,Kappa系数为0.81.