以北方典型河口湿地—黄河三角洲湿地为研究区，采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法，对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量，包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征；再根据以上特征构建6种不同的提取方案，对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度，旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明：(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键，就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言，红边指数>植被指数和水体指数>光谱特征>纹理特征；(2)基于随机森林算法优选的特征变量提取效果最佳，总体精度高达90.93%，Kappa系数为0.90，表明随机森林算法可以有效地进行特征选择，在特征变量数据挖掘的同时，仍能保证湿地信息提取的精度，提高运行效率。本研究为湿地信息提取在数据源选择、特征选择和方法选择方面提供了一种新思路、方法和技术手段。
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Sentinel-2影像多特征优选的黄河三角洲湿地信息提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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