谷晓天, 高小红, 马慧娟, 史飞飞, 刘雪梅, 曹晓敏
遥感技术与应用, 2019 34 (1):
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针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像数据、DEM数据,并结合各种专题特征,在对研究区进行地理分区的基础上,采用人工神经网络、决策树、支持向量机和随机森林4种机器学习方法进行土地利用信息提取并进行精度评价,探索适合于复杂地形区最优的分类方法。研究结果表明:随机森林和决策树的分类精度明显高于支持向量机和人工神经网络。其中随机森林方法的分类精度最高,总体分类精度达85.65%,Kappa系数达0.84。在上述分类基础上,选择随机森林分类方法. . .