基于随机森林的GF-2影像土地利用分类研究

高分二号卫星是我国自主研制的第一颗亚米级遥感卫星。其影像因信息丰富、纹理清晰等特点,被广泛应用于土地利用分类研究中。随机森林是一个包含多个决策树的分类器,是遥感影像土地利用分类方面的一种有效方法。针对单纯的随机森林方法在土地分类中存在的错分的情况。本文基于灰度共生矩阵提取影像纹理信息,同时利用影像的归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),将影像的归一化差分植被指数和纹理信息相结合,采用随机森林的方法进行土地利用分类并得到了较高的分类精度。实验证明了该方法对高分辨率卫星遥感影像的土地利用分类具有较好的效果。