典型文献
基于RF的面向对象方法的建筑物提取研究
文献摘要：
建筑物作为城市地理空间的主要组成部分,建筑物信息的提取研究对城市规划、智慧城市等方面具有重要意义.基于高空间分辨率遥感影像的建筑物信息提取,分类方法的选择是影响分类精度的关键因素.文章采用目前分类精度较高,且相对成熟的算法之一——随机森林(Random Forest,RF)结合面向对象的影像分析方法实现德国恩茨河畔法伊欣根某部分城区的建筑物信息提取.结果 表明:基于RF的面向对象方法的建筑物提取效果较好,总体精度和Kappa系数分别达到0.96,0.84.
文献关键词：
随机森林;面向对象;建筑物提取
中图分类号：
作者姓名：
邢瑾
作者机构：
上海勘测设计研究院有限公司,上海200434
文献出处：
引用格式：
[1]邢瑾-.基于RF的面向对象方法的建筑物提取研究)[J].科技创新与应用,2022(01):24-27
A类：
法伊
B类：
RF,面向对象方法,建筑物提取,城市地理,地理空间,城市规划,智慧城市,高空间分辨率遥感影像,信息提取,分类方法,分类精度,Random,Forest,结合面,面向对象的影像分析,河畔,某部,提取效果,总体精度,Kappa
AB值：
0.365367
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