基于随机森林和Sentinel-2影像数据的低山丘陵区土地利用分类——以重庆市江津区李市镇为例

论文摘要

精准的土地利用信息是土地资源监测和管理的基础。为提高低山丘陵区域的土地利用分类精度,选取重庆市江津区李市镇为研究案例,基于随机森林方法,以Sentinel-2影像数据和地形因子为数据源,提取3种变量（传统遥感数据,红边遥感数据和地形因子）,合计23个特征指标,构建3个具有不同输入变量的组合模型,以提取研究区土地利用信息,分析变量的重要性。结果表明:（1）传统遥感数据模型中顺序添加红边遥感数据和地形因子,总体分类精度分别为86.54%,87.19%,88.61%;Kappa系数分别为0.800 9,0.810 2,0.831 4;（2）对模型精度有重要影响的特征指标依次是波段B2（Blue）,B4（Red）,B3（Green）,改进归一化差异水体指数（MNDWI）和波段B5（Vegetation Red Edge 1）;（3）基于随机森林的遥感数据和地形因子的组合方法,是获取研究区高精度土地利用信息的一种有效手段。研究成果可以为地形复杂区域的土地利用分类提供参考。

论文目录

• 1 材料和方法
•   1.1 研究区概况
•   1.2 实验数据
•     1.2.1 遥感数据
•     1.2.2 样点选取
•   1.3 光谱指数特征
•   1.4 随机森林模型
• 2 结果与讨论
•   2.1 分类结果与精度评价
•   2.2 特征重要性排序及评价
• 3 结论与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张卫春,刘洪斌,武伟

关键词: 丘陵山区,随机森林,土地利用分类,红边波段

来源: 长江流域资源与环境 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 西南大学资源环境学院,重庆市数字农业重点实验室,西南大学计算机与信息科学学院

基金: 国家科技支撑计划课题(2008BADA4B10),中央高校基本科研业务费专项(XDJK2016D041)

分类号: P237

页码: 1334-1343

总页数: 10

文件大小: 4386K

下载量: 729