基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究 |
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引用本文: | 王书玉,张羽威,于振华.基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究[J].测绘与空间地理信息,2014(4):83-85,93. |
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作者姓名: | 王书玉 张羽威 于振华 |
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作者单位: | 哈尔滨师范大学 |
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基金项目: | 黑龙江省自然科学基金项目(C201022)资助 |
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摘 要: | 随机森林(Random Forests)是一种最有效的分类方法之一。现阶段,它吸引了来自不同领域的研究人员,被广泛应用到不同的学科领域之中。本文采用TM影像,运用随机森林算法,对洪河湿地影像进行分类,并与最大似然监督分类方法(Maximum Likelihood Classification,MLC)和CART(Classification And Regression Tree)算法对比。结果表明,基于RF算法的分类结果的总精度和Kappa系数分别为88.31%和0.82,较MLC和CART分类方法有明显提高。从而证明RF算法可以提高遥感影像的分类精度,并可应用在湿地信息的提取研究中。
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关 键 词: | 影像分类 随机森林 湿地信息 精度评估 |
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