基于随机森林的水稻信息提取研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王克晓

作者： 王克晓;周蕊;虞豹;黄祥;王茜

作者机构：

关键词： 随机森林;水稻提取;遥感;西南地区

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2018 年 021 期

页码：

收录情况： 北大核心

摘要： 以重庆市永川区朱沱镇Sentinel-2多光谱影像为例,构建随机森林分类模型,分别以单时相和多时相特征变量集为变量提取水稻空间分布,并对水稻对不同波谱特征集的响应程度及提取精度进行分析.分类结果显示,研究区水稻分布相对较为分散,且地块特征较为复杂,与区域典型地貌基本相适应;处于分蘖期的水稻稻田比处于灌浆期的稻田更有区分特征,利用多时相数据能够有效提高提取精度;通过传统的最大似然法、光谱角分类器提取地物精度有限,而基于机器智能分类的随机森林模型提取方法提取结果总体精度90%以上,Kappa系数达到0.80以上,可为西南山地地区作物信息提取提供参考.

分类号： TP751%S511

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[1]基于随机森林的水稻信息提取研究. 王克晓,周蕊,虞豹,黄祥,王茜. 2018

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