基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究

编号 zgly0000836997

文献类型 期刊论文

文献题名 基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 王书玉  张羽威  于振华 

作者单位 哈尔滨师范大学 黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室  哈尔滨师范大学地理科学学院 

母体文献 测绘与空间地理信息 

年卷期 2014(4)

页码 83-85+93

年份 2014 

关键词 影像分类  随机森林  湿地信息  精度评估 

文摘内容 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。