基于面向对象结合随机森林模型的Sentinel-2A影像耕地信息提取

作者：赵士肄; 闫金凤^*; 杜佳雪

来源：河南理工大学学报(自然科学版), 2023, 42(02): 55-61.

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2020100046

• 面向对象
• 耕地信息提取
• 随机森林
• 遥感

为了更快、更准确地提取耕地信息，以山东省青岛市莱西市夏格庄镇为研究区，利用Sentinel-2A影像融合光谱特征、遥感指数特征、纹理特征和形状特征等31个特征变量，设计4种耕地信息提取方案，采用结合面向对象的随机森林（Random Forest,RF）分类模型提取耕地信息，并基于相同分类条件，与传统机器学习分类方法对比，评价模型的优适性。结果表明：结合所有分类特征变量的方案4耕地提取效果最佳，其中旱地提取精度高达99.6%，大棚提取精度达88.4%;5种分类方法中，结合面向对象的RF模型耕地提取精度最高，减弱了分类结果的“椒盐”现象，优化了分类结果。

• 单位
  山东科技大学