%A 贺原惠子, 王长林, 贾慧聪, 陈 方 %T 基于随机森林算法的冬小麦提取研究 %0 Journal Article %D 2018 %J 遥感技术与应用 %R 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.6.1132 %P 1132-1140 %V 33 %N 6 %U {http://www.rsta.ac.cn/CN/abstract/article_3011.shtml} %8 2018-12-20 %X

全球气候变化对粮食安全和农业可持续发展造成威胁,冬小麦作为全球重要粮食作物之一,其快速和准确的信息提取对保障区域粮食稳定具有重要意义。采用在农作物识别和提取领域具有明显优势的随机森林算法,结合典型冬小麦种植区光谱特征、纹理特征和主成分特征实现了30 m空间分辨率遥感影像下的冬小麦地块的特征选择和快速提取,并分析了不同特征空间组合方式下的提取效果。研究表明:在“光谱特征”、“光谱特征+纹理特征”、“光谱特征+纹理特征+主成分特征”3种特征空间组合下,第3种组合方式下的冬小麦提取效果最佳,总体精度可达到84.85%,分别高于前两种方式8.08%和6.88%。因此,利用随机森林算法结合多源特征信息,可以有效实现特定农作物如冬小麦的快速提取,并为区域作物进一步应用研究提供有效数据支撑。