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1.
基于词对主题模型的中分辨率遥感影像土地利用分类 总被引：1，自引：1，他引：0
利用遥感影像数据进行土地利用/覆被分类是多学科共同关注的热点问题,但传统自动分类方法仍然难以满足应用需求,以隐狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)为代表的概率主题模型能够建立底层特征和高层语义之间的桥梁,近年来也被引入了遥感影像分析领域,但多集中于针对高空间分辨遥感影像的分析。该文分析了一般概率主题模型在遥感影像空间分辨率降低后面临的问题,在此基础上借鉴词对主题模型(biterm topic model,BTM)对单词稀疏文档的推理能力,将其引入中空间分辨率遥感影像的分类中,并提出使用空间相邻的视觉单词对作为模型的观测数据。试验结果表明,BTM模型的分类性能优于LDA模型,并且使用空间相邻视觉单词对可以比标准BTM模型使用更少的观测数据,取得更高的分类精度。 相似文献
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基于K-SVD和正交匹配追踪稀疏表示的稻飞虱图像分类方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前稻飞虱图像分类研究中存在图像识别速度慢、分类精度低的不足,该文提出一种基于K-SVD和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)稀疏表示的稻飞虱图像分类方法。首先,根据稻飞虱的趋光性特点,使用团队自主研发的野外昆虫图像采集装置自动获取稻田害虫图像;然后,利用K-SVD算法对稻飞虱图像特征的过完备字典进行更新构造,结合OMP算法对原始输入图像的特征信号进行稀疏表示;最后,通过求解输入图像的重构误差对昆虫图像进行分类。在相同的试验条件下,与传统的图像分类算法(SVM、BP神经网络)进行比较。实验结果表明,该文提出的基于K-SVD和OMP算法的稻飞虱图像稀疏表示分类方法可对稻飞虱与非稻飞虱进行快速准确的分类,分类速度达到6.0帧/s,平均分类精度达到93.7%。与SVM和BP神经网络相比,分类速度分别提高了5和5.5帧/s;分类精度分别提高了15.7和28.2个百分点,为稻飞虱的防治预警工作提供了信息与技术支持。 相似文献
3.
基于GF-2数据结合多纹理特征的塑料大棚识别 总被引：1，自引：0，他引：1
塑料大棚在全球范围的大量使用带来经济效益,同时也引发了很多环境问题,及时准确的塑料大棚空间分布信息是农业生产和土壤治理决策的重要依据。塑料大棚的使用改变了土壤表面的光谱特性和空间结构,塑料薄膜材质的特殊性,使其反射光谱具有强烈的方向性和不确定性,因而仅依靠地物反射光谱特征难以准确识别塑料大棚。本文以GF-2影像作为单一数据源,针对塑料大棚特有的空间分布细节信息,分析不同纹理提取算法对塑料大棚识别的适用性。结果表明:1)纹理能有效提高基于遥感影像的塑料大棚识别精度;2)使用单一纹理算法识别不同空间分布结构塑料大棚的分类方案中,采用LBP (local binary pattern)纹理算法的塑料大棚识别精度均优于GLCM (gray-level co-occurrence matrix)、PSI (pixel shape index)纹理算法,其中研究区A基于LBP纹理特征的塑料大棚识别总体精度为96.85%,Kappa系数为0.95,研究区B的总体识别精度为95.58%,Kappa系数为0.94;3)本文使用3种不同的纹理特征组合分类方案,均能提高塑料大棚的识别精度,但不同纹理特征组合算法运用到空间结构差异较大的2个区域时表现不同。加入GLCM的纹理特征组合能提高分布范围较大且聚集度高的塑料大棚识别精度(研究区A塑料大棚斑块平均面积为3.39 hm2,聚集度指数为80.64),对于塑料大棚使用面积小且分布破碎的区域识别精度提升效果不明显(研究区B塑料大棚斑块平均面积为1.37hm2,聚集度指数为72.98)。本试验结果中研究区A的地物光谱特征、NDVI和3种纹理特征组合的大棚识别精度最高,总体识别精度和Kappa系数分别达到了98.13%和0.97,研究区B的地物光谱特征、NDVI、PSI和LBP纹理特征组合识别精度最高(总体精度为96.13%,Kappa系数为0.95)。基于影像对象的多纹理特征能够实现塑料大棚的精细识别,该方法对塑料大棚空间分布精确制图具有重要意义。 相似文献
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 总被引：3，自引：2，他引：1
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 相似文献
5.
GPR43是G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptors,GPCRs)家族成员之一,在脂代谢中具有潜在的调控作用。本实验旨在克隆奶山羊(Capra hircus)短链脂肪酸受体基因GPR43编码区(coding sequence,CDS)并分析其组织表达谱。根据GenBank上已登录的牛(Bos taurus)GPR43基因(NM_001163784)序列设计引物,利用RT-PCR方法克隆奶山羊GPR43基因的编码区(coding sequence,CDS)(GenBank登录号:HM623658),测序结果分析表明,该基因CDS区长度为987 bp,共编码329个氨基酸。序列同源性分析表明,奶山羊GPR43的核苷酸和氨基酸序列与牛、人(Homo sapiens)、鼠(Mus musculus)的相似性较高,且与牛的相似性高达90%以上。蛋白结构预测发现,奶山羊GPR43蛋白具有7个跨膜螺旋,且C端存在较强的疏水区域,N端则表现出较强的亲水性。实时定量PCR分析表明,在干奶期奶山羊的10个组织中,GPR43基因在脾脏中表达量最高,小肠、肝脏、脂肪次之,肺脏、肌肉和肾脏表达相对最少,而乳腺中也有少量的表达,表明其具有明显的组织表达特异性。泌乳期奶山羊GPR43基因的表达显著高于干奶期,表明该基因在奶山羊泌乳组织中具有一定的调控作用。研究结果为进一步揭示GPR43在奶山羊乳腺组织的功能提供参考资料。 相似文献
6.
基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 总被引：9，自引：7，他引：2
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 相似文献
7.
监测与发现奶牛异常行为是实现疾病早期防控的关键,其中尤以跛足行为发现与识别较为典型,但是当前家畜异常行为识别仍然存在在线性能较差的问题。针对这一问题,该文提出2种改进策略。首先提出一种基于共轭梯度追踪算法的稀疏超完备词典学习算法(conjugate gradient pursuit-KSVD,CGP-KSVD)用于跛足行为特征的语义级描述和表示,即在稀疏编码构建阶段引入共轭梯度追踪算法寻找优化搜索方向,同时避免存储和计算大规模Hessen矩阵带来的计算负载,从而提升稀疏超完备词典学习算法的收敛速度。其次通过时空兴趣点与稠密轨迹图二次提取时空兴趣点相融合实现视频底层特征提取和表示,在保留丰富细节特征信息的基础上减少冗余特征降低计算负载。在1 200个时长10 s的标注视频样本集上测试结果显示:该文提出的算法识别准确率达到100%,识别平均响应时间为0.043 s,对比基于基追踪算法(basis pursuit-KSVD,BP-KSVD)和正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit-KSVD,OMP-KSVD)稀疏编码序列优化策略算法在识别平均响应时间分别提升1.11和0.199 s,在90 h回放视频和在线测试视频上跛足行为识别准确率分别为93.3%和92.7%,明显优于对比算法。试验结果表明该文提出的跛足行为识别算法框架具有较高的识别准确率和较好的在线响应时间,可以为相关研究工作提供借鉴意义,相关技术可以成为接触式传感器监测及其他技术的必要补充。 相似文献
8.
基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类 总被引：5，自引：4，他引：1
针对如何提高中低分辨率遥感影像分类精度,该研究以河北省石家庄市Landsat 8 OLI遥感影像为研究对象,对灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)纹理与伽博(Gabor)滤波器下的Gist纹理特征进行对比,应用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分离性分析GLCM最优纹理特征,并利用最佳指数法(optimum index factor,OIF)获取GLCM与Gist纹理特征的最佳特征组合;其次对面向对象分类的分割尺度进行研究,提出整体最优分割尺度计算方法;最后进行基于纹理特征的面向对象分类识别与精度评价,并与基于原始数据的面向对象分类结果进行对比。研究表明:Gist纹理特征使分类精度有了一定的提高,基于纹理数据的面向对象支持向量机(support vector machine,SVM)分类及面向对象K邻近法(K-nearest neighbor,KNN)分类的总体分类精度(overall accuracy,OA)分别比基于原始数据的2种方法分类精度提高3.67和3.33个百分点,基于纹理的面向对象SVM方法具有最高的精度,OA达到85.67%。不管是基于原始数据还是纹理数据,面向对象分类精度远高于最大似然分类(maximum likelihood classification,MLC)、马氏距离分类(mahalanobis distance classification,MDC)和SVM分类精度,且面向对象分类方法对纹理数据更为敏感。该文提出的基于纹理的面向对象分类方法有效提高了遥感影像分类精度,为区域土地利用/覆盖信息提取提供了有效的途径。 相似文献
9.
由于影像信息提取过程蕴涵的诸多不确定性以及土地类别描述语境信息的含糊性影响,遥感数据的常规土地利用分类面临诸多困难与挑战。而模糊分类系统作为一种最为强大的软分类器,能处理、分析和表征遥感信息中传感器测量数据的不精确性、土地类别描述中的含糊性以及模型模拟中的不严密性,从而输出更能表达人类知识缺陷、更符合真实世界客观事实的分类结果,因此被认为是一种较好的土地利用遥感分类手段。本文以南京城市边缘带一样区为例,在采用地物导向分割技术对遥感影像分割的基础上,充分利用影像地物自身的光谱组合特征值以及其他空间形状、拓扑特征以及语境关系信息,按照模糊监督分类的过程来对研究区土地利用信息进行提取。研究结果表明基于遥感数据源的土地利用模糊分类系统可以获得比常规硬分类手段更为合理、信息含量更为丰富的输出结果。 相似文献
10.
基于流形光谱降维和深度学习的高光谱影像分类 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱影像存在的"休斯(Hughes)现象"是制约高光谱影像分类精度的一个重要因素。为了提高高光谱影像分类精度,提出一种基于流形光谱特征的高光谱影像分类算法。首先使用t分布随机邻域嵌入算法对高光谱影像进行降维;其次将降维后的高光谱数据作为输入层,使用卷积神经网络提取空间深层特征;最后,将提取到的深层空间-光谱特征从隐层特征空间映射到样本标记空间并进行分类。结果表明,与其他算法相比,该研究究算法的总体精度和Kappa系数最高,3个数据集总体精度分别为99.05%、99.43%和98.90%,Kappa系数分别为98.78%、98.97%和98.34%,显著提高了高光谱影像的分类精度,减少了分类用时,有效解决了传统降维方法容易忽视局部特征的缺点。将流形学习降维和深度学习分类相结合为高光谱遥感影像分类和土地利用研究研究提供了一种思路。 相似文献
11.
该研究旨在准确把握耕地“非农化”的时空格局,为制定合理的土地利用和耕地保护政策提供重要依据。随着特征提取技术和分类算法的进步,利用遥感影像进行大规模耕地动态监测变得更加准确和高效。该研究选用Sentinel-2卫星影像,探讨了不同算法和特征变量在耕地非农化监测中的优势。研究首先提取了4类特征共计31个指标,并通过主成分分析(principipal component analysis, PCA)和相关系数矩阵进行特征优选,获得了12个关键指标,并设计了5种特征组合方案。随后,采用7种基础算法执行影像分类,并通过“单阶段”和“二阶段”两种分类策略,提取耕地“非农化”信息。研究结果表明,有效选择多种特征变量和算法对于提高监测精度至关重要。在所有测试的模型中,采用Softmax构建的二阶段模型精度最高,最优特征组合为光谱特征+光谱指数特征+纹理特征,特征变量维度减少至12个。总体精度、平均用户精度、平均生产者精度和Kappa系数分别达到94.92%、95.16%、93.15%和0.88。对比2020年和2022年研究区数据,发现耕地转变为非农化用地的面积为146.153 km2,而非农化用地转变为耕地的面积为123.074 km2,导致耕地净减少23.079 km2。综上所述,该研究提出的耕地“非农化”监测方法可以为相关的地物信息提取和耕地资源保护与可持续利用等研究提供技术支持和方法参考。 相似文献
12.
基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同土地利用分类 总被引：5，自引：5，他引：0
高精度监测土地利用对实现可持续发展有重要意义。然而,由于遥感传感器成像的限制和地物的复杂性,单一的高光谱和多光谱图像已经不能满足高精度土地利用分类的要求,充分利用高光谱和多光谱遥感图像的互补信息能克服仅采用单一遥感图像分类的不足。该研究设计双分支卷积神经网络协同高光谱和多光谱遥感图像进行土地利用分类。针对高光谱图像设计3维-1维卷积神经网络(3D-1D Convolutional Neural Networks,3D-1D CNN)分支自动提取高光谱图像的空间-光谱特征;针对多光谱图像,设计3维卷积神经网络(3D Convolutional Neural Networks,3D CNN)分支提取多光谱图像的空间-光谱特征;设计融合层将从高光谱和多光谱图像提取的特征进行融合,最后通过全连接层输出土地利用类别。研究表明,与决策树(Decision Tree,DT)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)以及1D、2D和3D CNN方法相比,该文提出的基于双分支卷积神经网络的方法在两个数据集上Kappa系数平均分别提升了15.9、8.1、5.4、5.4和2.7个百分点。 相似文献
13.
基于多源数据的南方丘陵山地土地利用随机森林分类 总被引：5，自引：5，他引：0
针对南方丘陵山地因地形破碎和山体阴影而导致的分类精度低问题,该研究以东江源地区为例,通过结合多源数据,以Sentinel-1、Sentinel-2A卫星影像和DEM作为数据源提取27个指标,构建了6种特征变量集,并设计了9种方案,探讨加入红边特征、雷达特征和地形特征对南方丘陵山地土地利用分类信息提取的作用。同时结合随机森林算法和递归特征消除法进行特征变量优选和特征重要性排序,将随机森林特征优选后的分类结果与支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)和K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)作对比。结果表明:在未进行特征变量优选时,仅使用Sentinel-2A的光谱特征提取的东江源地表覆盖分类总体精度和Kappa系数最低,在以光谱特征、植被指数和水体指数作为基本方案时,加入红边特征、雷达特征和地形特征后均可以有效地提升各地物分类精度,其中地形特征的加入更有助于对东江源园地和耕地信息的提取。通过结合随机森林和递归特征消除算法进行特征优选,在保持分类精度最优的情况下将所有特征变量从21个降低到13个,并且总体精度达到0.937 2,Kappa系数达到0.923 4,分类精度优于相同特征下的支持向量机算法(SVM)和K近邻算法(KNN),对东江源土地利用信息提取效果最佳。该研究提出基于多源数据的随机森林方法可为地形复杂的南方丘陵山地土地利用信息提取提供技术支持和理论参考。 相似文献
14.
基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类 总被引：1，自引：11，他引：1
为了提高农耕区土地利用分类精度,该文采用较高空间分辨率和丰富光谱信息的Sentinel-2数据生成光谱特征、无红边波段的植被指数、红边指数和纹理特征4种基本特征变量,并对以上特征变量优选后进行特征重要性排序,进而构建7种特征组合方案,基于随机森林算法和支持向量机对农耕区土地利用信息进行提取并对比验证分类精度。研究结果表明:通过特征优选的随机森林算法进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度达到88.24%,Kappa系数为0.84,精度优于相同特征变量下的支持向量机分类方法。该方法能够有效提高农耕区土地利用分类精度,可为土地资源监测、管理提供技术支持和理论参考。 相似文献
15.
基于近地成像光谱的小麦全蚀病等级监测 总被引：2，自引：2，他引：0
小麦全蚀病是检疫性的土传病害,对小麦生产危害极大,对其发生的监测是治理的根本。遥感技术可实时、宏观监测病害发生发展,尤其是成像光谱技术的图谱合一,可精准对病害识别和分类。该文首先通过主成分分析提取不同小麦白穗率的冠层光谱特征;再通过灰色聚类分析方法,研究白穗率等级的可分性;最后利用基于径向基(RBF,radial basis function)核函数的支持向量机对全蚀病害的近地成像高光谱图像进行分类,从而验证近地成像光谱在全蚀病监测上的可行性。研究结果显示:该方法对5种程度的小麦全蚀病白穗率的分类精度均达94%以上,Kappa值大于0.8。研究表明利用该方法,通过近地成像光谱图像可以准确监测小麦全蚀病的病情,对小麦全蚀病的治理有指导意义。 相似文献
16.
为探究易获取且成本低的超高分辨率无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）航拍 "红-绿-蓝"（Red-Green-Blue，RGB）彩色影像提取作物种植信息的方法，该研究选取植被指数、"色度-色饱和度-亮度"（Hue-Saturation-Intensity，HSI）色彩特征和纹理特征等3种特征，通过比较贝叶斯（Bayes）、K最邻近分类（K-Nearest Neighbor，KNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树（Decision Tree，DT）和随机森林（Random Forest，RF）共5种监督分类算法及不同特征组合的分类效果，以实现玉米种植信息的高精度提取。结果表明，使用单一种类特征或使用全部3种特征均不能获得最优的分类精度；将植被指数与HSI色彩特征或与纹理特征进行组合获得的总体分类精度（5种算法平均值）比仅使用植被指数获得的总体分类精度分别提高了4.2%和8.3%；在所有特征组合中，HSI色彩特征和纹理特征组合为最优选择，基于该特征空间的RF算法获得了最高的分类精度，总精度为86.2%，Kappa系数为0.793；基于RF算法进行降维并不能显著提高或降低分类精度（SVM除外），但所保留的特征因子可给出符合实际背景和意义的解释，并可提高分类结果的稳定性。研究结果可为基于无人机RGB影像的作物种植信息高精度提取提供方法参考。 相似文献
17.
δ13C法研究砂姜黑土添加秸秆后团聚体有机碳变化规律 总被引：5，自引：3，他引：2
为研究水稻秸秆添加对砂姜黑土水稳性团聚体分布及稳定性的影响,探索水稻秸秆腐解过程中外源新碳及原有机碳在不同粒级团聚体中的分配规律,该文通过室内模拟试验,运用δ~(13)C示踪方法,将稳定同位素碳(δ~(13)C)标记的水稻秸秆添加入砂姜黑土,利用湿筛法得到不同培养时期不同粒级的土壤水稳性团聚体,测定不同时期各粒级土壤外源新碳及原有机碳含量。结果表明:未添加水稻秸秆的砂姜黑土(对照组),水稳性微团聚体(250μm)占主体,团聚体有机碳含量低。与对照相比,添加水稻秸秆(试验组)显著促进了2000、2000~250μm粒级水稳性大团聚体的团聚(P0.05);培养到120 d时,2000、2000~250μm水稳性团聚体比对照组分别增加了265.5%、16.0%,促使水稳性大团聚体(250μm)占主体,显著提高了砂姜黑土水稳性团聚体的平均重量直径(mean weight diameter,MWD)、几何平均直径(geometric mean diameter,GMD)、水稳性大团聚体含量(R0.25),降低了分形维数(D)值(P0.05),土壤结构稳定性明显得到改善。试验组各粒级团聚体有机碳含量显著增加,培养到15 d时,2000、2000~250、250~53、53μm粒级团聚体有机碳分别比对照组增加了21.4%、25.4%、34.7%、50.0%,其中微团聚体有机碳增加幅度大于大团聚体的增加幅度。MWD、GMD、R0.25与2000~250、250~53μm粒级团聚体有机碳呈极显著正相关关系(P0.01),与2000μm粒级团聚体有机碳呈显著正相关关系(P0.05)、与53μm粒级团聚体有机碳关系不显著。不同粒级团聚体的δ~(13)C值明显增加,动态变化较大,表明外源新碳周转速率较快。外源新碳主要分配在250~53、53μm粒级微团聚体中,分配比例分别为38%、28%,外源新碳的分解速率明显快于原有机碳。研究得出添加水稻秸秆有利于增加砂姜黑土的团聚体稳定性,提高土壤及不同粒级团聚体的有机碳含量,提升土壤碳水平,改善了土壤结构,这为淮北地区土壤质量提升及有机碳循环提供了理论依据。 相似文献
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基于超高空间分辩率无人机影像的面向对象土地利用分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究。首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响。其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果。结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高。5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04%,Kappa系数为0.980。错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路。错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置。采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19%,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳。借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度。 相似文献