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参数优化随机森林算法的土地覆盖分类
引用本文:周天宁,明冬萍,赵睿. 参数优化随机森林算法的土地覆盖分类[J]. 测绘科学, 2017, 42(2). DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.02.017
作者姓名:周天宁  明冬萍  赵睿
作者单位:1. 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司,河北涿州 072750;中国地质大学(北京)信息工程学院,北京 100083;2. 中国地质大学(北京)信息工程学院,北京,100083;3. 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司,河北涿州,072750
基金项目:国家自然科学基金项目,中央高校基本科研业务费专项资金项目
摘    要:
针对随机森林算法进行土地覆盖分类时无法确定参数组合以得到最优分类结果的问题,该文提出了两种随机森林算法的参数优化方法。以北京市昌平区为研究区,应用Landsat TM影像,实现了基于光谱值、纹理特征和专题特征的随机森林土地覆盖分类。采用改进网格法和遗传算法对随机森林算法的参数进行选择与优化,比较了改进的网格法和遗传算法方法找到的参数组合最优解,并将优化参数后的随机森林算法与传统的最大似然法及未经参数优化的随机森林算法对比。实验结果验证了随机森林算法在土地覆盖分类上的适用性和稳定性,且该文提出的基于参数优化的随机森林算法能得到更高的分类精度。

关 键 词:随机森林  参数优化  遗传算法  网格法  土地覆盖分类

Land cover classification based on algorithm of parameter optimization random forests
ZHOU Tianning,MING Dongping,ZHAO Rui. Land cover classification based on algorithm of parameter optimization random forests[J]. Science of Surveying and Mapping, 2017, 42(2). DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.02.017
Authors:ZHOU Tianning  MING Dongping  ZHAO Rui
Abstract:
Keywords:random forests  parameter optimization  genetic algorithm  grid method  land cover classification
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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