融合颜色特征的随机森林特征优选的黄河三角洲植被信息分类

作     者：刘逸娴 刘庆生 张新 黄翀 李贺 车纯广 陈一 

作者机构：中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 中国科学院大学 自然资源要素耦合过程与效应重点实验室 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心 空天信息创新研究遥感科学国家重点实验室(北京) 黄河三角洲国家级自然保护区黄河口管理站 北京市测绘设计研究院 

出 版 物：《武汉大学学报(信息科学版)》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 07[理学] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 0713[理学-生态学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2021YFB3901300) 自然资源要素耦合过程与效应重点实验室开放课题(2023KFKTB003) 

主　　题：黄河三角洲 航空影像 随机森林 植被信息提取 颜色特征 

摘      要：黄河三角洲湿地盐沼植被的监测是黄河三角洲湿地生态功能保护与恢复的基础。本文以黄河三角洲湿地部分区域为研究区，以高分辨率航空影像为数据源，生成了光谱特征、颜色特征、指数特征和纹理特征四种特征变量并构建不同的分类方案，利用随机森林对每种提取方案进行植被分类并验证其精度，旨在探求不同特征变量对分类的影响及原因，以选取最佳的优选特征改善植被分类的效果。结果表明：（1）指数特征对碱蓬提取有积极作用，纹理特征会降低植被分类的精度，融合颜色特征进行分类是提高总体精度的关键。（2）基于随机森林特征优选提取效果最佳，总体精度为88%，Kappa系数为0.85。该方法能有效区分植被与非植被，同时将各植被类型提取出来。本研究为黄河三角洲植被信息提取在特征选取与方法上提供了一种有效的技术路线。