若羌绿洲特色林果种植信息遥感提取方法适用性分析

摘要：

[目的]为快速掌握若羌绿洲特色林果业种植信息,提高特色林果资源调查的信息化水平,服务若羌特色林果业的发展.[方法]文章通过野外调查和室内文献资料分析建立遥感分类的先验知识,采用面向对象的影像分析方法,构建多尺度分割结果的光谱、植被指数、形状、纹理等特征,采用CART和随机森林算法进行遥感分类,分析使用不同分类算法、特征集对分类结果的影响.[结果](1)随机森林算法相比于CART算法总体分类效果好,分类精度高,特征数据集的加入对CART算法的分类精度影响较小,而对随机森林算法分类精度的提升较为明显.(2)形状特征对形状差异较大的地物具有较强的识别能力,植被指数特征能有效识别植被和非植被地物,纹理特征则对分类精度的影响较小.(3)综合所有特征集并结合随机森林算法的分类结果最优,总体精度88.43％,Kappa系数85.47％,面积精度96.89％.[结论]形状、植被指数、纹理等特征集的加入对各个地类的分类精度的影响不同,应具体问题具体分析,随机森林算法比CART算法更适用于多维特征数据集的作物遥感分类任务.

关键词：特色林果作物、面向对象、种植信息提取、Sentinel-2、适用性分析

所属期刊栏目：43

分类号：S511(禾谷类作物)

资助基金：新疆特色林果业典型树种分布遥感监测2019XJ-0702019XJ-070

在线出版日期：2022-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：206-219