基于QuickBird影像的城市用地分類(lèi)方法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，各種資源衛(wèi)星的發(fā)射，人類(lèi)能夠?qū)崟r(shí)的獲取地表的各種信息，遙感行業(yè)的發(fā)展也日日漸進(jìn)，高光譜、高分辨率等遙感影像也隨之出現(xiàn)。高分辨影像由于其空間分辨率高、空間信息豐富等特點(diǎn)受到研究者們的青睞，然而同時(shí)也存在著數(shù)據(jù)量大、紋理特征復(fù)雜等問(wèn)題難以解決。因此，高分辨率影像的遙感技術(shù)始終處于落后階段，高分辨率影像數(shù)據(jù)的處理及其信息提取也一直是困擾眾多研究者的難題，這也使得高分辨率遙感不能得到普遍的應(yīng)用。
　　但毫無(wú)

2、疑問(wèn)，由于高分辨率影像有著眾多的優(yōu)點(diǎn)，在未來(lái)一定會(huì)成為遙感行業(yè)發(fā)展的重要方向。同時(shí)隨著社會(huì)的發(fā)展，城市作為人類(lèi)生活最為聚集的場(chǎng)所，其信息的獲取、更新也變得尤為重要。同時(shí)，隨著獲取的遙感影像質(zhì)量越來(lái)越高，各種新的處理方法也隨之產(chǎn)生。而機(jī)器學(xué)習(xí)法在目前遙感圖像分類(lèi)中是最為有效的方法之一。隨機(jī)森林作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)法，由于這種方法分類(lèi)精度較高、運(yùn)算速度快、分類(lèi)較穩(wěn)定等特點(diǎn)，越來(lái)越廣泛的被用于遙感行業(yè)。
　　本文以QuickBird影

3、像為研究數(shù)據(jù)，基于隨機(jī)森林的分類(lèi)方法，對(duì)隨機(jī)森林的分類(lèi)器模型進(jìn)行了構(gòu)建設(shè)計(jì)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)確立了分類(lèi)器的最優(yōu)參數(shù)mtry為2，ntree為80。同時(shí)在實(shí)驗(yàn)中對(duì)影像在不同分割尺度下的所提取的特征效果圖分別進(jìn)行了分析與對(duì)比，結(jié)果表明分割尺度在50，緊致度為0.3，光譜因子為0.5的情況下分類(lèi)準(zhǔn)確性最高，實(shí)現(xiàn)了對(duì)城市的地物信息進(jìn)行分類(lèi)提取。并同時(shí)與支持向量機(jī)以及超限學(xué)習(xí)機(jī)這兩種方法的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了分析比較。結(jié)果顯示，RF分類(lèi)結(jié)果中錯(cuò)誤分類(lèi)的情況最少