- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
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工业通用技术及设备论文_基于GEE和Landsat 8 O
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摘要：文章目录 1 概述 2 研究区与数据处理 2.1 研究区概况 2.2 遥感数据准备 2.3 样本数据 3 研究方法 3.1 随机森林算法 3.2 特征选取 3.2.1 光谱特征 3.2.2 光谱指数 3.2.3 地形参数特征 3.2.4 纹理特
文章目录
1 概述
2 研究区与数据处理
2.1 研究区概况
2.2 遥感数据准备
2.3 样本数据
3 研究方法
3.1 随机森林算法
3.2 特征选取
3.2.1 光谱特征
3.2.2 光谱指数
3.2.3 地形参数特征
3.2.4 纹理特征
4 实验结果与分析
5 结论
文章摘要:土地利用/土地覆被分类对城市规划与管理、土地资源合理利用、地理国情监测等具有重要意义。如何高效利用现有的数据和平台来提高土地覆被分类结果十分必要。本文以会宁县Landsat 8 OLI遥感影像为主要的数据源,结合研究区夜间灯光遥感影像、DEM等数据,通过随机森林算法,在Google Earth Engine（GEE）平台对研究区进行土地覆被分类。结果表明,利用结合多种特征的随机森林算法,能够通过GEE平台有效提取土地覆被分类信息,最终分类结果的总体精度为85.31%,Kappa系数为0.81。
文章关键词:
论文分类号:TP751
文章来源：《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/qikandaodu/2021/1208/1890.html