文献类型：期刊文章

作　　者：朱晓霞[1,2,3] 宁晓刚[1] 王浩[1] 张翰超[1]

ZHU Xiaoxia;NING Xiaogang;WANG Hao;ZHANG Hanchao(Chinese Academy of Surveying&Mapping,Beijing 100036,China;Faculty of Geomatics,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China;TianShui Sanhe Digital Surveying and Mapping Institute Co.,Ltd.,Tianshui,Gansu 741000,China)

机构地区：[1]中国测绘科学研究院,北京100036 [2]兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州730070 [3]天水三和数码测绘院有限公司,甘肃天水741000

出　　处：《测绘科学》

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFE0205300);中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(7771803)。

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：140-149

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对土地利用类型多样、特征易混淆和高分辨率遥感影像信息海量、人工提取费时费力等问题,该文以北京二号卫星影像为数据源,采用高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分析方法、无地表覆盖数据辅助分类的面向对象分析方法,运用朴素贝叶斯、CART决策树、随机森林和K最邻近分类器,开展武功县土地利用分类,并对分类结果进行精度评估。结果表明:(1)与无地表覆盖数据辅助分类方法相比,高精度地表覆盖数据优化分割的面向对象分类方法,在精度方面有较大的提升,其分类总体精度提高18.73%,Kappa系数提高0.21;(2)随机森林对于土地类型多样的影像对象具有较好的识别能力,获得较高的总体精度(95.3%)和Kappa系数(0.94)。研究表明一种利用高精度地表覆盖数据优化影像分割的土地利用分类方法具有更好的可行性和鲁棒性。

关 键 词：土地利用分类 高精度地表覆盖数据优化分割  第三次全国国土调查  随机森林  

分 类 号：P237]