基于多特征随机森林算法的深圳市土地利用分类

城市土地利用分类对土地资源可持续利用具有重要意义。为了进行深圳市土地利用信息提取，利用Sentinel-2影像，基于遥感光谱、光谱指数和图像纹理等多种特征信息，构建了多特征随机森林城市土地利用分类模型。并在相同分类条件下，与最大似然、K最邻近监督分类方法进行对比分析，利用混淆矩阵进行精度评价，分析随机森林分类算法的优缺点。研究表明，多特征信息融合丰富了遥感数据的信息内容，多特征随机森林分类方法具有更高的分类精度。