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基于GF-2号影像的森林优势树种分类随着森林资源的日益减少，对森林资源进行有效的管理和保护已经成为各国的共同目标。
而特定树种的识别和分类也是森林资源管理的重要内容之一。
本文利用GF-2号影像，基于遥感技术对森林优势树种进行分类，对森林资源管理提供参考。
一、研究区域及数据获取本研究选取位于南方的某一森林公园作为研究区域，并获取了含有该区域GF-2号影像数据。
在数据处理前，先对原始数据进行了预处理，包括辐射校正和大气校正等过程，以提高后续分类的精度和可靠性。
二、数据预处理与特征提取在预处理之后，我们选取了三个波段（红、绿、蓝波段）进行特征提取。
同时，又选取了NDVI、EVI、NDBI等几个常用的指数进行特征提取。
这些特征可为后续分类提供有价值的信息。
三、分类算法选择针对研究区域内多样的森林生态环境和植被结构特征，我们选用了支持向量机（SVM）和随机森林（RF）两种分类算法进行对比。
通过对比实验结果，发现随机森林分类准确度更高，且对于具有复杂、多特征的图像具有较强的适应性。
故在本研究中，我们采用随机森林分类算法进行优势树种分类。
四、实验结果和分析在实验中，我们将优势树种分类为5类，分别为松树、杉木、榉树，其他常见乔木和常见灌木。
选用了一组大小为30×30的窗口进行图像分类，最终得到了每个窗口的分类结果，并将最终结果可视化展示。
基于随机森林算法分类结果的混淆矩阵如下：| | 松树 | 杉木 | 榉树 | 其他常见乔木 | 常见灌木 || :-------------: | :--: | :--: | :--: | :----------: | :------: || 松树 | 94.4 | 3.8 | 1.8 | 0.0 | 0.0 || 杉木 | 0.9 | 97.0 | 2.1 | 0.0 | 0.0 || 榉树 | 0.0 | 14.7 | 85.3 | 0.0 | 0.0 || 其他常见乔木 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 85.9 | 14.1 || 常见灌木 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 47.1 | 52.9 |从混淆矩阵可看出，本研究中得到的随机森林分类模型具有较好的分类效果，将研究区域中的优势树种准确地分类为5类，分类精确度可达到90.73%。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类森林作为生态系统的重要组成部分，对维护地球生态平衡、保障人类生存环境发挥着至关重要的作用。
而森林中的优势树种，又是森林生态系统中最具代表性和最重要的树种之一。
因此，深入研究森林优势树种的分布、空间分布与数量变化等特征，对森林资源的合理利用和保护具有重要意义。
GF-2号卫星具有高空间分辨率和较宽的覆盖范围，是获取土地覆盖类型和植被信息的重要数据源。
本文结合GF-2卫星的遥感数据，采用支持向量机(SVM)分类方法，对森林作物优势树种进行分类，并探讨了优势树种的分布规律。
1. 数据准备GF-2卫星影像以及地面真实资料是进行遥感分类的基础数据。
本次研究选择了位于中国陕西省商洛市洛南县的一个典型森林样区作为研究区域，对该区域的GF-2号遥感数据进行处理。
图1是研究区域的GF-2卫星影像。
在影像预处理方面，我们首先进行了图像辐射校正，随后采用多阈值法进行影像分割，并采用小波变换进行影像去噪处理。
以此来减少影像数据中的干扰信息，提高分类精度。
2. SVM分类方法支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的分类模型。
与传统的分类方法相比，SVM有着更高的分类精度和更强的泛化能力。
在本次研究中，我们采用基于Radial Basis Function核函数的SVM进行图像分类。
该方法的主要思想是寻找一个分类平面，将不同类型的样本点分别分类。
在寻找分类平面时，SVM通过最大化分类间距来确定分类平面，同时保证分类误差最小。
这种分类方法适用于多类别和高维度的分类问题，因此被广泛应用于遥感影像分类。
3. 森林作物优势树种分类本次研究选取了三种森林作物优势树种，分别为松树、柏树和橡树。
通过对遥感影像进行分类处理，我们得到了三种树种的空间分布图。
图2是松树，图3是柏树，图4是橡树。
我们可以看到，松树在研究区域中的分布较广，分布区域主要集中在北部和东部地区。
柏树与橡树分布区域则相对较小，主要分布在中心和北部地区。
随机森林算法在遥感影像分类中的性能分析与改善设计遥感影像分类是利用遥感数据进行地物分类和识别的一种重要方法。
而随机森林算法作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成功。
本文将对随机森林算法在遥感影像分类中的性能进行分析，并提出改善设计来进一步提高分类的准确性和效率。
首先，我们来分析随机森林算法在遥感影像分类中的性能。
随机森林算法是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树，并使用投票或平均的方式来获得最终的分类结果。
相比于单个决策树，随机森林能够在减少过拟合的同时保持较高的分类准确性。
在遥感影像分类中，随机森林算法具有以下性能优势：1. 鲁棒性：遥感影像数据通常包含大量的噪声和干扰，而随机森林算法对于噪声和干扰具有较强的鲁棒性。
它能够自动选择最重要的特征，并根据特征的贡献程度进行分类，从而减少了噪声对分类结果的影响。
2. 高维特征处理能力：遥感影像数据通常具有高维特征，而随机森林算法能够有效处理高维数据，并进行自动特征选择。
它通过选择最佳分割点来构建决策树，从而实现对高维特征的有效利用。
3. 并行计算能力：随机森林算法中每个树都能够独立地构建和分类，因此可以通过并行计算来加速训练和分类的过程。
这使得随机森林算法在大规模遥感影像分类中具有较高的效率。
然而，随机森林算法在遥感影像分类中仍然存在一些挑战和改进的空间。
为了进一步提高性能，我们可以考虑以下改善设计：1. 特征选择：在构建随机森林模型之前，可以使用特征选择方法来选择最具代表性的特征。
这样可以减少特征维度，提高分类的速度和准确性。
一种常用的特征选择方法是基于信息增益或方差的方法。
2. 样本均衡：遥感影像数据中不同类别样本数量可能存在不平衡，这会导致随机森林模型对样本较多的类别具有较高的准确性，而对样本较少的类别准确性较低。
因此，可以采用过采样或欠采样等方法来解决样本不平衡问题，从而提高分类的平衡性。
3. 参数调优：随机森林算法中有一些重要的参数，如树的数量、最大深度和节点分裂准则等。
基于随机森林的遥感影像分类算法研究遥感是一种应用广泛的技术，可以用于多种领域，如自然灾害预警、气象预测、资源测量等。
在遥感应用中，遥感影像分类是一项重要的技术，它可以把遥感影像中的像素点按照不同类别进行分类，比如陆地、植被、水体等。
目前，随机森林(Random Forest)是一种比较常用的遥感影像分类算法。
它是由多棵决策树组成的集成学习模型，通过随机采样、节点分裂、投票等方式来提高分类的准确率和泛化能力。
在使用随机森林进行遥感影像分类之前，需要进行以下几个步骤：1. 特征提取特征提取是指从遥感影像中提取有用的信息，以便于后续的分类分析。
通常情况下，遥感影像中的像素点包含着多个波段的数据，如红、绿、蓝、红外等波段。
因此，需要把这些波段的数据转化为能够描述像素点属性的特征向量。
特征提取有多种方法，如主成分分析(PCA)、小波变换(WT)、光谱特征提取(SFE)等。
其中，光谱特征提取是比较常用的方法，它可以通过计算像素点在不同波段上的统计特征，如均值、标准差、最大值、最小值等，来表示像素点的光谱特征。
2. 样本选择样本选择是指从遥感影像中选取代表不同类别的像素点作为训练样本。
样本的选择应该具有代表性、统一性和可比性。
通常可以通过人工选择、随机采样或基于聚类的方法进行样本选择。
在样本选择时，需要注意以下问题：(1) 样本应该覆盖整个遥感影像，不应该存在遗漏或重叠的情况。
(2) 样本的数量应该充足，以保证分类模型的准确率和泛化能力。
(3) 不同类别之间的样本比例应该平衡，避免某些类别过多或过少导致分类结果偏差。
3. 模型训练模型训练是指利用已选择的样本训练随机森林分类器。
在训练过程中，需要对随机森林的参数进行设置，如决策树的数量、节点最小样本数、特征选择方式等。
这些参数的设置会影响分类器的效果。
4. 模型测试模型测试是指测试已训练好的随机森林分类器的分类准确率和泛化能力。
通常可以通过交叉验证等方法进行模型测试。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类随着遥感技术的不断发展和进步，基于卫星影像的森林资源监测与分类成为林业资源管理的重要手段之一。
GF-2号卫星具有高分辨率、广覆盖、成像快速等优点，成为森林资源调查和监测的重要数据来源。
本文将基于GF-2号影像，探讨基于该影像的森林优势树种分类技术，并对其应用前景进行展望。
一、GF-2号卫星影像在森林资源调查中的应用GF-2号卫星是中国自主研制的高分辨率对地观测卫星，具有0.8米的全色影像分辨率和3.2米的多光谱影像分辨率。
其高分辨率和广覆盖特点使其成为森林资源调查和监测的重要数据来源。
利用GF-2号卫星影像，可以实现对森林资源的快速调查和监测，为森林资源合理利用和保护提供有力的数据支撑。
GF-2号卫星影像在森林资源调查中的应用主要包括森林资源的现状调查、森林类型的识别、森林结构的分析等。
通过对GF-2号卫星影像的解译和分析，可以获取森林资源的空间分布信息、森林类型组成、森林结构特征等重要数据，为森林资源的保护和可持续利用提供科学依据。
1. 数据获取和预处理需要获取GF-2号卫星影像数据，并进行预处理。
预处理包括影像的几何校正、辐射校正、大气校正等步骤，以确保影像数据的准确性和可比性。
2. 特征提取和选择在进行森林优势树种分类时，需要对影像数据进行特征提取和选择。
传统的特征提取方法包括颜色、纹理、形状等特征。
近年来，基于深度学习的特征提取方法也得到了广泛应用，通过卷积神经网络等深度学习模型，可以从影像数据中提取更高层次的语义特征。
3. 分类算法选择针对森林优势树种分类问题，常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。
不同的分类算法具有不同的特点和适用范围，在选择具体的分类算法时需要根据具体问题进行综合考虑。
4. 模型训练和验证在选择了合适的分类算法后，需要使用已标注的训练样本对分类模型进行训练，并使用验证样本对模型进行验证和评估。
随机森林及其在遥感影像处理中应用研究一、概述随着遥感技术的飞速发展，遥感影像数据在地理信息系统、环境监测、资源管理等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像处理与分析成为研究和应用的热点，而机器学习作为处理和分析遥感影像的有效工具，其重要性日益凸显。
随机森林（Random Forest，RF）作为一种高效的机器学习算法，近年来在遥感影像处理领域得到了广泛关注和应用。
随机森林算法由Leo Breiman和Adele Cutler于2001年提出，它是一种基于决策树的集成学习方法。
通过构建多棵决策树并进行投票或平均来提高预测的准确性和稳定性。
随机森林具有很多优点，如：能够处理大量特征数据、对异常值和噪声不敏感、无需进行特征选择和参数调整等。
在遥感影像处理中，随机森林算法被广泛应用于地物分类、目标检测、变化检测、参数反演等多个方面。
例如，在地物分类中，随机森林可以有效地处理高维遥感数据，提高分类的准确性在目标检测中，随机森林能够识别复杂背景下的目标，提高检测的精确度在变化检测中，随机森林可以有效地识别和分析时间序列遥感影像中的变化信息在参数反演中，随机森林能够建立遥感数据与地面参数之间的关系模型，提高反演的准确性。
1. 遥感影像处理的重要性遥感影像处理在多个领域，尤其是地球科学、环境监控、城市规划、农业管理等方面具有极其重要的地位。
随着遥感技术的不断发展，更高分辨率、更多元化的遥感影像数据正在被持续生产和应用，如何从这些数据中有效提取出有用的信息，成为了遥感影像处理领域的核心问题。
遥感影像处理对于地球科学研究具有重要意义。
通过处理和分析遥感影像，科学家可以对地球表面进行大范围、高精度的观测和研究，揭示地球表面各种自然现象的发生、发展规律，为全球气候变化研究、生态系统动态监测、资源环境评估等提供重要依据。
遥感影像处理在环境监控中发挥着重要作用。
通过遥感影像处理，可以实时监测和评估生态环境质量，如水质监测、森林覆盖变化、土地退化等，为环境保护和生态修复提供决策支持。
基于卫星遥感技术的森林林分预测研究随着人类对自然环境的认识不断加深，保护自然资源已成为我们共同的责任。
其中，森林是人类赖以生存的重要资源之一。
因此，对森林的保护和科学管理已成为世界各国的共同目标。
而基于卫星遥感技术的森林林分预测研究，则是目前国际上最受关注的森林研究之一。
一、基于卫星遥感技术的森林林分预测研究的意义森林林分预测研究是指通过对森林林分的监测与评估，对森林的发展趋势和变化进行预测，以便进行科学规划和管理。
而基于卫星遥感技术的森林林分预测研究，则是利用卫星遥感技术进行图像分析和处理，从而获取有关森林生态资源的空间和时间信息，为森林林分预测研究提供科学依据。
基于卫星遥感技术的森林林分预测研究具有很高的实用价值和意义。
首先，它可以提高森林监测和评估的效率和精度，快速获取大规模、高精度、实时的地理信息。
其次，它可以为森林生态资源的保护和可持续利用提供科学依据，推动森林经济的绿色可持续发展。
最后，它还可以促进国际森林合作和森林资源的共享，为全球环境治理贡献力量。
二、基于卫星遥感技术的森林林分预测研究的方法基于卫星遥感技术的森林林分预测研究主要包括图像预处理、图像分类与解译、森林生态参数提取和图像分析及应用等步骤。
首先，图像预处理是指对森林遥感图像进行预处理，去除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量和准确性。
图像预处理的主要方法包括辐射校正、气象校正等。
其次，图像分类与解译是指根据森林遥感图像中的不同光谱特征，将图像中的像元分为不同的类别，以便对森林林分进行分析和预测。
图像分类与解译的方法主要包括像元分类、目标检测、特征提取等。
再次，森林生态参数提取是指根据分类结果，通过数学模型或计算机算法，提取出森林生态参数，如森林覆盖率、植被生物量、森林生态系统的碳、氢、氧率等。
森林生态参数的提取可以采用遥感影像分析软件和地理信息系统等。
最后，图像分析及应用是指根据森林生态参数和其他地理信息数据，进行图像分析和模拟，为森林林分预测和森林管理提供科学依据和决策支持。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类随着航天卫星技术的不断发展，遥感影像在森林资源调查中的应用越来越广泛。
GF-2号卫星是中国自主研制的高分辨率对地观测卫星，具有较高的空间分辨率和重复周期，适合于森林资源的动态监测与分类。
本文将基于GF-2号影像，利用遥感影像技术对森林优势树种进行分类，为森林资源的合理利用和保护提供科学依据。
一、GF-2号影像简介GF-2号卫星是中国自主研制的高分辨率对地观测卫星，于2014年8月19日成功发射并定点成像。
该卫星具有0.8米全色分辨率和3.2米多光谱分辨率，重复周期为2-4天，可实现高分辨率、全天候、全时段的地面观测。
GF-2号卫星搭载的遥感器具有较高的性能指标，适合于森林资源的动态监测、森林类型的分类和变化检测等应用。
二、森林优势树种分类的背景意义森林是地球上重要的自然资源，不仅对维护生态平衡有着重要作用，还具有重要的经济和社会价值。
而对森林资源的分类与监测是森林资源管理的基础，而森林优势树种的分类更是林业资源保护和合理利用的关键。
利用GF-2号影像进行森林优势树种的分类，可以快速、全面地获取森林资源信息，为森林资源的保护、开发和合理利用提供科学依据。
三、基于GF-2号影像的森林优势树种分类技术方法1. 数据获取和预处理获取GF-2号影像数据，包括全色影像和多光谱影像。
然后对影像数据进行几何校正、辐射定标和镶嵌拼接等预处理工作，确保影像数据的质量和准确性。
2. 特征提取和选择利用遥感影像处理软件，对预处理后的影像数据进行特征提取和选择。
包括纹理特征、空间特征、光谱特征等，以及利用主成分分析、特征变换等方法进行特征选择，提取出对森林优势树种分类有意义的特征信息。
3. 分类器选择和建立在特征提取和选择的基础上，选择合适的分类器进行建立。
可以采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习算法，利用已知的训练样本对各类优势树种进行分类器的建立，构建森林优势树种分类的模型。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类随着遥感技术的不断发展和成熟，遥感影像在森林资源调查和监测中的应用也越来越广泛。
基于高分辨率遥感影像的森林优势树种分类技术，对于森林资源的有效管理和保护具有重要的意义。
GF-2号卫星是中国自主研发的高分辨率对地观测卫星，其影像具有高分辨率、中高景深和宽波谱范围等特点，非常适合于森林资源的遥感监测与调查。
本文将探讨基于GF-2号影像的森林优势树种分类技术的研究方法和应用前景。
一、GF-2号影像在森林资源调查中的应用GF-2号卫星具有1米分辨率的高分辨率影像，可以有效地捕捉森林的细微特征，提供了良好的数据基础和条件。
利用GF-2号影像进行森林资源调查和监测，可以实现对森林覆盖类型、植被结构、生态环境等信息的获取和分析，为森林资源的合理利用和保护提供了重要的技术手段。
而基于GF-2号影像的森林优势树种分类技术，可以实现对森林资源的精细化管理和监测，为森林资源的可持续发展和生态保护提供了有力的支撑。
1.图像预处理首先对GF-2号影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以提高影像的质量和精度，为后续的树种分类分析提供可靠的数据基础。
2.特征提取利用遥感影像处理软件和相应的算法，提取GF-2号影像中的植被特征信息，包括植被指数、光谱反射率、纹理特征等，以区分不同树种的光谱特征和空间结构。
3.树种分类模型构建基于提取的植被特征信息，构建森林树种分类模型，采用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等机器学习算法，对不同树种进行分类识别和分割，实现对森林优势树种的自动识别和分类。
4.精度验证和结果分析对树种分类结果进行精度验证和结果分析，检验分类模型的准确性和稳定性，评估树种分类的精度和可靠性，为后续的森林资源调查和监测提供科学依据和决策支持。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类技术，具有以下应用前景和发展趋势：1.提高森林资源调查和监测的精度和效率利用GF-2号影像进行森林优势树种分类，可以实现对森林资源的快速调查和监测，提高了调查的精度和效率，为森林资源的合理开发和保护提供了科学依据。
基于GF-2号影像的森林优势树种分类
随着遥感技术的不断发展和更新，遥感影像在生态环境调查、森林资源管理、景观格
局分析等方面的应用越来越广泛。
其中，通过遥感技术实现森林优势树种分类，成为了许
多森林资源管理者和研究人员的研究重点。
森林优势树种分类是根据植被类型、结构和化学成分等特征，对森林中的优势树种进
行分类和鉴定。
通过遥感技术实现森林优势树种分类，可以极大地提高森林资源管理的效
率和准确性，并为森林植被的研究和保护提供重要参考。
利用GF-2号卫星影像数据实现森林优势树种分类主要分为以下几步：
1. 遥感数据预处理
对GF-2号卫星影像数据进行预处理，主要包括辐射校正、大气校正、几何校正和噪声去除等操作。
遥感数据预处理的目的是提高数据质量和准确性，为后续的分类分析提供更
好的数据基础。
2. 特征提取
在预处理完成后，需要对影像数据进行特征提取。
常用的特征包括影像的光谱、纹理、形态等特征。
在森林优势树种分类中，常用的特征包括树冠、树干、枝干和叶子等特征。
通过对这些特征的提取和分析，可以得到不同树种之间的差异和特征，为后续的树种分类
和鉴定提供依据。
3. 树种分类和鉴定
在特征提取完成后，需要对不同树种进行分类和鉴定。
常用的分类算法包括最大似然
分类、支持向量机、决策树等。
根据分类算法的不同，可以得到各个树种的分类结果和准
确率。
在树种鉴定中，可以通过手动制定分类规则或利用样本库的方法进行鉴定。
通过对
遥感数据的分析和树种鉴定，可以准确地判断森林中各个优势树种的类型和分布情况。
基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类张晓羽;李凤日;甄贞;赵颖慧【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2016(044)006【摘要】以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性.结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65％、卡帕(Kappa)系数为0.812.与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多.通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响.说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段.【总页数】6页(P53-57,74)【作者】张晓羽;李凤日;甄贞;赵颖慧【作者单位】东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040;东北林业大学,哈尔滨,150040【正文语种】中文【中图分类】S757.2;S771.8;TP751【相关文献】1.基于样本优选改进的随机森林遥感影像分类研究 [J], 赵海强2.基于随机森林的MODIS遥感影像水体分类研究 [J], 赵书慧;段会川;高帅;万华伟3.基于随机森林分类方法和多源遥感数据的r湿地植被精细分类 [J], 崔小芳;刘正军4.基于随机森林的遥感影像云雪雾分类检测 [J], 许赟;许艾文5.基于随机森林方法的遥感影像分类方法 [J], 赵志国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
第43卷第2期航天返回与遥感2022年4月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING115基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类杨迎港1刘培*2张合兵1张文志1（1 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作454003）（2 海南省海洋与渔业科学院，海口570100）摘要基于随机森林算法（RF，Random Forest）对“高分二号”（GF-2）卫星遥感数据进行面向对象地表信息提取时存在如下不足：1）有限的光谱波段导致随机森林可选特征变量受限，影响分类器性能；2）面向对象影像分割尺度以经验判别为主，缺少定量化的判定标准。
为了克服上述问题，文章提出了一种优化特征空间的随机森林分类算法。
首先根据面向对象分割的理论方法，引入方差变化率，获取研究区影像的最优分割尺度；然后利用随机森林–平均精度减少模型（RF-MDA，Random Forest-Mean Decrease in Accuracy）与K折交叉验证算法（K-CV，K-Cross Validation），进行特征重要性排序并优化特征空间；最后，基于不同特征组合的随机森林分类算法进行面向对象分类，并对分类结果进行对比分析。
结果表明，改进的基于特征优选随机森林分类算法的总体精度和Kappa系数分别为93.44%和0.928，优于原始RF算法。
该方法能够有效提高GF-2卫星遥感影像在土地利用分类方面的精度，可为国土监测和管理提供技术支持和理论指导。
关键词“高分二号”卫星遥感影像特征优选随机森林面向对象分类最优分割尺度中图分类号: N37; N39文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2022)02-0115-12 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2022.02.012Research on GF-2 Image Classification Based on FeatureOptimization Random Forest AlgorithmYANG Yinggang1 LIU Pei*2 ZHANG Hebing1 ZHANG Wenzhi1（1 School of Surveying and Mapping Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China）（2 Hainan Academy of marine and Fishery Sciences, Haikou 570100, China）Abstract To overcome the following boundaries of random forest object-based classification for high-resolution remote sensing images, that 1) limited spectral bands of high spatial resolution remotely sensed data has restricted the performance of random forest; 2) Segmentation scale of object-oriented method is based on empirical discrimination, which lacks quantitative criteria. In this paper, a random forest classification algorithm with optimized feature space is proposed. Firstly, according to the theory and method of object-oriented segmentation, the variance change rate is introduced to obtain the optimal segmentation scale of the image in the study area. Then, the Random Forest -Mean Decrease in Accuracy (RF-MDA) model and 收稿日期：2021-12-11基金项目：国家自然科学基金（41601450，U1810203）；河南理工大学杰出青年基金（J2021-3）；江苏省水利科技基金（2020002）引用格式：杨迎港, 刘培, 张合兵, 等. 基于特征优选随机森林算法的GF-2影像分类[J]. 航天返回与遥感, 2022, 43(2): 115-126.YANG Yinggang, LIU Pei, ZHANG Hebing, et al. Research on GF-2 Image Classification Based on FeatureOptimization Random Forest Algorithm[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2022, 43(2): 115-126. (in116航天返回与遥感2022年第43卷K-Cross Validation (K-CV) are used to rank the feature importance and optimize the feature space. Finally, the random forest classification algorithm based on different feature combinations is used for object-oriented classification, and the classification results are compared and analyzed. The results show that the overall accuracy and kappa coefficient of the improved random forest classification algorithm based on feature optimization are 93.44% and 0.928 respectively, which are better than the original RF algorithm. This method can effectively improve the accuracy of GF-2 remote sensing image in land use classification, and can provide technical support and theoretical guidance for land monitoring and management.Keywords GF-2 satellite remote sensing images; feature optimization; random forest; object-based classification; optimal segmentation scale0 引言土地利用分类在土地动态监测、城市规划与管理、区域合理开发与保护等方面具有重要作用，是当前全球环境变化研究领域的重要内容之一[1]。
基于样本优选改进的随机森林遥感影像分类研究
赵海强
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2017(000)004
【摘要】在遥感影像分类的随机森林(Random Forests,RF)算法中,样本的质量是分类的基础和重要环节,构建优质的样本数据集是一项重要工作,本文对此进行研究,并提出以计算样本间的相似度的方法作为度量标准,来优化样本数据集.结果表明:①由计算相似度方法优化后的样本数据精确度得到提升,对各类别的数据判读更加明确;②在文中实验条件下,改进的随机森林法的分类结果优于传统方法,且精度优于CART决策树和SVM方法.
【总页数】5页(P79-83)
【作者】赵海强
【作者单位】广州市增城区城乡规划与测绘地理信息研究院,广东广州 511300【正文语种】中文
【中图分类】TP753
【相关文献】
1.基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究 [J], 王书玉;张羽威;于振华
2.基于随机森林的大姚县 TM 遥感影像分类研究 [J], 王栋;岳彩荣;田传召;范怀刚;王跃辉
3.基于奇异样本熵和随机森林的某电机故障诊断研究 [J], 仇满意; 陈雪娇; 赵文涛
4.基于随机森林方法的遥感影像分类方法 [J], 赵志国
5.基于随机森林的局部放电特征提取和优选研究 [J], 姚锐;惠萌;李俊;白璘;武奇生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于卫星遥感影像的森林资源二类调查孙亚丽;周筑;黄海燕;戴益源【期刊名称】《西部林业科学》【年(卷),期】2017(046)002【摘要】以易门县全境森林资源为对象,采用卫星影像图技术进行内业小班区划,并结合实地调查的方法,进行其森林资源二类调查.结果表明,利用卫星影像技术区划,具有成本低、进度快的优点,可缩短调查时间,能按时按量地完成调查任务,从而解决了传统森林资源调查方法中小班区划耗时长、成本高的难题.%In this paper,taking forest resource of Yimen County as the case,satellite images techniques and field experiences were used to divide subcompartment in second class forest resource survey of Yimen County.This method has several advantages such as low cost with fast accomplishment,and it can ensure the quality of survey mission in a short time.【总页数】4页(P150-152,156)【作者】孙亚丽;周筑;黄海燕;戴益源【作者单位】云南省林业科学院,云南昆明650201;云南省林业科学院,云南昆明650201;云南省林业科学院,云南昆明650201;云南省林业科学院,云南昆明650201【正文语种】中文【中图分类】TP79;S757【相关文献】1.基于森林资源二类调查数据的森林资源质量评价——以江西安福县明月山林场为例 [J], 张邦文;郑世跃;欧阳勋志;韩天一;房焕英;赵芳2.基于森林资源二类调查数据的森林碳储量和固碳潜力评估——以西藏自治区扎囊县为例 [J], 王晓慧;陈永富;刘华;赵峰;陈巧;凌成星;杨廷栋3.基于森林资源二类调查数据的森林景观分类分析——以昆明市西山区碧鸡街道办例 [J], 刘金龙4.基于二类调查的大凤川林场森林资源动态研究 [J], 赵亚宁;马文艳;盖含文5.基于森林资源二类调查数据的香格里拉市森林生物量二阶抽样优化 [J], 杨沁雨;王瑞;胥辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于机器学习的卫星遥感影像分类与目标检测研究卫星遥感影像是一种重要的地球观测数据，可以提供大范围、连续观测的能力。
然而，对于海量的卫星遥感影像数据进行有效的分类与目标检测是一个具有挑战性的任务。
本文将介绍基于机器学习的卫星遥感影像分类与目标检测的研究。
首先，我们需要了解卫星遥感影像分类的背景和意义。
卫星遥感影像分类是根据遥感影像中的不同地物类型进行分类，可以用于土地利用监测、环境变化分析、资源调查等许多领域。
传统的卫星遥感影像分类方法通常依赖于手工提取特征和设计分类器，但这种方法的局限性在于对特征的选择和分类器的设计要求较高，难以适应不同类型的遥感影像数据。
而基于机器学习的方法可以从大规模的数据中学习特征，并构建适应不同场景的分类器，因此被广泛应用于卫星遥感影像分类任务中。
基于机器学习的卫星遥感影像分类主要包括两个方面的研究：特征提取和分类器设计。
特征提取是指从卫星遥感影像数据中提取具有判别性的特征，常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
传统的特征提取方法通常依赖于专家的经验，但这种方法存在主观性强、适应性差的问题。
近年来，深度学习技术的快速发展为卫星遥感影像特征提取带来了新的机会。
卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，可以自动从卫星遥感影像数据中学习特征表示。
通过将卷积层和池化层堆叠在一起，可以逐层提取出影像数据中的丰富特征，这些特征可以用于分类任务。
在特征提取的基础上，我们还需要设计一个合适的分类器来对卫星遥感影像进行分类。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
然而，对于卫星遥感影像这种高维、复杂的数据，传统的分类器往往无法很好地适应。
近年来，深度学习方法在卫星遥感影像分类中取得了显著的进展。
深度学习分类器可以通过学习大规模的遥感影像数据，从中提取出影像的高层次语义特征，并实现自动分类的能力。
常用的深度学习分类器包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等。
