利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0159

测绘通报 ›› 2016, Vol. 0 ›› Issue (5): 73-76.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0159

利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类

郭玉宝^1,2, 池天河¹, 彭玲¹, 刘吉磊^1,2, 杨丽娜¹

1. 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101;
2. 中国科学院大学, 北京 100049

收稿日期:2015-04-13 出版日期:2016-05-25 发布日期:2016-05-31
作者简介:郭玉宝(1989-),男,硕士,主要研究方向为遥感在智慧城市中的应用。E-mail:17022793@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金(41201397)

Classification of GF-1 Remote Sensing Image Based on Random Forests for Urban Land-use

GUO Yubao^1,2, CHI Tianhe¹, PENG Ling¹, LIU Jilei^1,2, YANG Lina¹

Received:2015-04-13 Online:2016-05-25 Published:2016-05-31

摘要/Abstract

摘要： 为了探究国产高分一号卫星遥感影像数据面向城市用地分类的实际应用方法和效果,本文以北京市某区域为例,基于高分一号PMS数据,使用随机森林、支持向量机、最大似然法3种分类器进行了城市用地分类对比研究。结果表明,随机森林和支持向量机的总体分类精度明显优于最大似然法;最大似然法在运算时间上明显优于随机森林和支持向量机。综合分析发现,随机森林算法表现更优。它既能保证分类精度,又能保持一定的时间效率,更适合高分辨率、大数据量、多特征参数的高分一号遥感影像分类的实际生产应用。

关键词: 随机森林, 城市用地, 高分一号, 图像分类

中图分类号:

郭玉宝, 池天河, 彭玲, 刘吉磊, 杨丽娜. 利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类[J]. 测绘通报, 2016, 0(5): 73-76.

GUO Yubao, CHI Tianhe, PENG Ling, LIU Jilei, YANG Lina. Classification of GF-1 Remote Sensing Image Based on Random Forests for Urban Land-use[J]. 测绘通报, 2016, 0(5): 73-76.

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Classification of GF-1 Remote Sensing Image Based on Random Forests for Urban Land-use

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