基于Landsat影像的面向对象土地利用分类——以下辽河平原为例

作者：张露洋; 雷国平^*; 郭一洋; 路中

来源：应用基础与工程科学学报, 2021, 29(02): 261-271.

DOI：10.16058/j.issn.1005-0930.2021.02.002

• 土地科学研究方法
• 土地利用分类
• 面向对象分类
• 支持向量机
• 随机森林
• Landsat OLI影像
• DEM
• 下辽河平原

基于Landsat OLI影像运用支持向量机和随机森林分类方法进行下辽河平原地区面向对象土地利用分类,同时探讨DEM因素对分类精度的影响.结果表明:(1)研究区随机森林分类的总体精度和Kappa系数优于支持向量机分类的结果,同时参考DEM因素有助于提高分类精度,总体精度最高为91.80%.(2)研究区支持向量机分类方法下水田和建设用地的分类精度较高;而旱地、林地、水域和未利用地更适用于随机森林分类方法.DEM因素对于水田、旱地、水域及未利用地的分类精度有提升作用,而对林地的分类精度有一定的削减.(3) 2015年研究区土地利用以耕地为主,其次是建设用地和林地,水域、未利用地和草地的面积相对较少.中等分辨率遥感影像的面向对象土地利用分类的适用性较好,可为区域土地利用信息提取提供参考.

• 单位
  东北大学