【摘 要】
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随机森林是目前热门的遥感影像分类方法之一.本文基于随机森林分类算法和单变量特征选择算法,利用多时相光谱信息、植被指数信息及纹理信息,设计多组实验方案,对江苏省泗洪县的GF1影像进行分类研究,选择最佳的分类方案对实验区主要农作物——水稻和玉米进行识别和提取.实验结果表明：基于随机森林的多种类别的信息融合农作物分类精度明显高于单一类别.多源信息综合方案的总体精度93.19％,Kappa系数0.91,水
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京,100049
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随机森林是目前热门的遥感影像分类方法之一.本文基于随机森林分类算法和单变量特征选择算法,利用多时相光谱信息、植被指数信息及纹理信息,设计多组实验方案,对江苏省泗洪县的GF1影像进行分类研究,选择最佳的分类方案对实验区主要农作物——水稻和玉米进行识别和提取.实验结果表明：基于随机森林的多种类别的信息融合农作物分类精度明显高于单一类别.多源信息综合方案的总体精度93.19％,Kappa系数0.91,水稻和玉米识别效果良好,说明基于多源信息综合的分类方法更有利于分类效果的改善；基于单变量的特征选择算法的优选特征组合的分类方案的总体精度96.95％,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,保证了较高的分类精度,从而证明了结合随机森林和特征优选可以提高遥感影像的分类精度,为主要农作物的区分和提取研究提供了有效的方法.
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