基于随机森林的全国第三次土地调查面向对象分类方法研究

Research on Object-Oriented Classification Method of the Third National Land Survey Based on Random Forest

全国第三次土地调查内业当中要求作业员将不同地物进行分类,常用的方法是在Arcgis中对地物进行手动勾绘,此操作对作业员的目视解译要求较高且费时费力。基于此本文提出利用面向对象的随机森林方法对研究区进行分类。首先通过选择最优分割尺度与影像特征,再利用随机森林进行分类得到分类结果,并与面向对象的最近邻分类方法进行对比,结果表明:随机森林的总体分类精度为89%,比面向对象提高了4%,随机森林的Kappa系数为0.74,比面向对象提高了0.09。因此利用随机森林分类方法更适合第三次全国土地调查的分类。