基于随机森林算法的冬小麦提取研究

编号 zgly0001660676

文献类型 期刊论文

文献题名 基于随机森林算法的冬小麦提取研究

作者 贺原惠子  王长林  贾慧聪  陈方 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院数字地球重点实验室  中国科学院大学  海南省地球观测重点实验室 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2018年06期

年份 2018 

分类号 S512.11  TP181 

关键词 冬小麦  快速提取  随机森林算法  特征空间  特征选择 

文摘内容 全球气候变化对粮食安全和农业可持续发展造成威胁,冬小麦作为全球重要粮食作物之一,其快速和准确的信息提取对保障区域粮食稳定具有重要意义。采用在农作物识别和提取领域具有明显优势的随机森林算法,结合典型冬小麦种植区光谱特征、纹理特征和主成分特征实现了30m空间分辨率遥感影像下的冬小麦地块的特征选择和快速提取,并分析了不同特征空间组合方式下的提取效果。研究表明:在光谱特征、光谱特征+纹理特征、光谱特征+纹理特征+主成分特征3种特征空间组合下,第3种组合方式下的冬小麦提取效果最佳,总体精度可达到84.85%,分别高于前两种方式8.08%和6.88%。因此,利用随机森林算法结合多源特征信息,可以有效实现特定农作物如冬小麦的快速提取,并为区域作物进一步应用研究提供有效数据支撑。