遥感影像数据和机器学习算法空间分布信息自动分类提取  

作　　者：沈成 王洋 王红兵 蒋俊祎 

机构地区：[1]海口海洋地质调查中心,海南省海口市570100

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第17期169-172,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：中国地质调查局地调项目,潮汕海岸带综合地质调查(DD20208013)。

摘　　要：本文利用Landsat8遥感影像数据结合野外实地调查,基于随机森林和支持向量机等机器学习算法对韩江东溪入海口红树林空间分布进行自动分类提取研究。结果表明:随机森林算法对红树林空间分布的提取精度高于对比支持向量机算法,分类精度为94.5066%,Kappa系数为0.6939;投入NDVI评价因子构建的随机森林模型可有效提高分类精度,改进后的分类精度为94.6046%,Kappa系数为0.7009。随着有效评价因子的投入增多,基于随机森林方法能进一步提供更准确的红树林分布信息,可为韩江三角洲红树林空间分布提取提供重要的参考依据。

关 键 词：机器学习 随机森林 支持向量机 自动分类提取 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程]