基于随机森林算法构建Hyperion影像云和云阴影掩模

编号 zgly0001636012

文献类型 期刊论文

文献题名 基于随机森林算法构建Hyperion影像云和云阴影掩模

作者 任鹏洲  岳彩荣 

作者单位 西南林业大学林学院 

母体文献 林业调查规划 

年卷期 2018年03期

年份 2018 

分类号 TP751 

关键词 Hyperion影像  随机森林算法  决策树分类  光谱曲线  云及云阴影  掩模 

文摘内容 遥感数据的判读应用不可避免地要受到云和云阴影的干扰,这导致影像中地物信息不完整,给后续影像解译和处理带来障碍。采用最佳波段指数方法筛选出经过预处理的Hyperion高光谱影像最佳波段组合,达到波段去相关、信息含量最大并减少运算量的目的。基于不同地物类型的光谱曲线,采用随机森林算法提取Hyperion影像中云和云阴影信息,建立相应的掩模。研究结果表明,基于经验阈值的决策树分类精度达96.36%,随机森林算法的分类精度达98.86%,Kappa系数为0.951 2,具有更好的分类效果。利用随机森林算法建立高光谱影像云和云阴影掩模,由于随机森林算法是建立在多个决策树分类器结果基础上,避免了单一决策树分类器带来的误分类现象,较好地去除了云和云阴影对遥感解译的影响。