典型文献
最优尺度和随机森林算法下盘锦海岸带遥感监测
文献摘要：
针对海岸带遥感监测中岸线和地类提取单纯采用光谱信息而忽略其纹理和几何特征所导致的分类精度不高,以及产生"椒盐"及错分现象的问题,提出了面向对象的多尺度分割技术.通过局部方差变化率峰值确定对象提取的最优分割尺度,使用随机森林算法对基于最优尺度的盘锦市1990、2002、2013、2018年共4个时相海岸带土地利用类别进行分类.对多维特征重要性程度进行度量,依据特征贡献率对高维特征空间进行降维,构造最优特征空间.在袋外分类误差趋于收敛的前提下,寻找最适决策树数量使分类精度最高.定量分析与实验结果表明,与传统的光谱自动分类算法相比,该分类算法具有更高的准确性和稳健性,其总体精度达到81.32％ 以上,Kappa系数高于0.7531,明显优于传统算法,能够有效提高海岸带遥感监测的精度.
文献关键词：
海岸带;局部方差变化率;最优尺度;随机森林;特征贡献率
中图分类号：
作者姓名：
付杰;宋伦;雷利元;李玉龙;于喆
作者机构：
辽宁省海洋水产科学研究院,辽宁大连116023;辽宁省海洋环境监测总站,辽宁大连116020
文献出处：
引用格式：
[1]付杰;宋伦;雷利元;李玉龙;于喆-.最优尺度和随机森林算法下盘锦海岸带遥感监测)[J].遥感信息,2022(02):7-15
A类：
海岸带遥感,局部方差变化率
B类：
最优尺度,随机森林算法,下盘,遥感监测,岸线,地类,光谱信息,几何特征,分类精度,椒盐,错分,面向对象,多尺度分割,对象提取,最优分割尺度,盘锦市,多维特征,特征重要性,行度,特征贡献率,高维特征空间,优特,外分,决策树,自动分类,分类算法,总体精度,Kappa,传统算法
AB值：
0.323151
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