基于随机森林的遥感图像分类算法研究
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类光谱遥感技术是一种非常有用的工具，可以帮助我们了解地球上不同地区的植被分布和种类。
在林木种类研究和分类方面，光谱遥感技术在提供高效准确的数据方面有着巨大的潜力。
本文将介绍利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类的方法和应用。
首先，光谱遥感技术可通过分析不同波段的反射率来识别和分类不同种类的林木。
不同种类的植物具有不同的光谱特性，这些特征能够以数字化形式记录在光谱数据中。
通过比较不同种类植物在不同波段的反射率变化，我们可以得到用于分类的重要特征。
在进行林木分类之前，我们需要采集大量的光谱数据。
这些数据可以通过航空或卫星遥感技术获取。
航空遥感技术使用搭载在航空器上的高分辨率光谱仪，可以获取更为详细和准确的光谱数据。
而卫星遥感技术则能够覆盖更大范围的地区。
通过对这些数据进行处理和分析，我们可以了解不同地区的植被类型和林木种类。
利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类需要一些先验知识。
在开始研究时，我们需要进行地面调查和数据采集，确定不同地区的林木种类和分布情况。
这些数据可以作为训练样本，用于开发分类算法和建立模型。
常用的光谱遥感技术中，最常使用的是多光谱遥感技术。
多光谱遥感数据包含了多个波段的信息，从可见光到红外波段。
这些波段各自对应着不同的光谱特征，可以提供丰富的信息用于分类分析。
通过对多光谱数据进行特征提取和处理，例如主成分分析、线性判别分析和神经网络等方法，可以提取出林木种类分类所需的信息。
除了多光谱数据，高光谱遥感数据也被广泛应用于林木种类研究与分类。
高光谱遥感数据包含更多的波段信息，通常涵盖了可见光和近红外波段。
这种数据可以提供更为详细和精确的光谱特征，能够更准确地识别和分类不同种类的林木。
在利用光谱遥感技术进行林木种类研究与分类时，建立一个准确的分类模型是至关重要的。
在模型的建立中，我们通常使用监督学习算法，例如支持向量机、随机森林和人工神经网络等方法。
这些方法能够根据已知的训练样本进行分类模型的训练和测试，然后将学习到的模型应用于未知数据进行林木种类的分类。
随机森林算法在遥感影像分类中的性能分析与改善设计
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
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。
随机森林模型在医学图像处理中的应用研究
随机森林模型在医学图像处理中的应用研究引言：医学图像处理是医学领域中一个重要的研究方向，随着计算机科学和医学技术的快速发展，越来越多的医学影像数据被获取和存储。
如何对这些数据进行准确、高效的处理和分析成为了医学界的重要课题之一。
随机森林模型作为一种强大的机器学习算法，在医学图像处理中展现了巨大的潜力。
本文将对随机森林模型在医学图像处理中的应用进行探讨和研究。
一、随机森林模型的概述随机森林模型是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来进行分类或回归。
随机森林模型在处理大规模数据时具有良好的效果，并且能够处理高维特征。
同时，随机森林还能够处理缺失值和处理不平衡数据的问题。
因此，它成为了医学图像处理中的一个热门研究方向。
二、随机森林模型在医学图像分类中的应用研究在医学图像处理中，分类是一个非常重要的任务。
通过将医学图像进行分类，可以帮助医生快速定位和诊断疾病。
随机森林模型可以学习多个特征之间的关系，并且能够克服维度灾难问题。
因此，它在医学图像分类中具有独特的优势。
研究者们通过将随机森林模型应用于医学图像分类任务，取得了很好的实验效果。
例如，在乳腺癌检测任务中，随机森林模型可以将正常乳腺组织和恶性乳腺肿瘤准确地分类。
通过结合不同尺度的特征和多模态信息，随机森林模型可以提高分类的准确性和稳定性。
三、随机森林模型在医学图像分割中的应用研究医学图像分割是将医学图像中有意义的区域从背景中分离出来的过程。
随机森林模型在医学图像分割任务中也取得了显著的成果。
通过将医学图像中的像素进行分类，可以将图像分割成不同的区域，从而准确定位和诊断疾病。
随机森林模型能够学习不同像素之间的关系，并且能够处理图像中的噪声和纹理等干扰因素。
因此，它在医学图像分割中具有广泛的应用前景。
例如，在肺部CT图像分割中，随机森林模型可以将肺部组织、病变区域和背景准确地分割出来。
通过结合多种图像特征和采用合适的训练策略，随机森林模型可以提高分割的准确性和鲁棒性。
森林植被遥感图像分类及目标识别
森林植被遥感图像分类及目标识别植被遥感图像分类及目标识别是利用遥感技术进行森林植被研究和保护的重要手段。
它通过获取植被信息，实现对植被类型分类和目标识别的精准分析，为森林生态系统的管理、保护和可持续发展提供科学依据。
一、植被遥感图像分类森林植被遥感图像分类是指将遥感图像中的植被区域按照物种、功能和结构等特征进行分类。
这一过程需要借助计算机视觉和机器学习等技术手段，从遥感图像中提取有关植被的特征信息，并根据这些特征进行分类和识别。
在植被遥感图像分类中，常用的方法包括基于像元和基于对象两种方式。
基于像元的分类方法是指将每个像素点视为分类单元，通过像素点的光谱信息、纹理信息和形状信息等进行分类。
而基于对象的分类方法是将一组相连的像素点或区域视为一个分类单元，利用连接关系和形状特征进行分类。
常用的遥感图像分类算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
这些算法在特征提取、模型训练和分类决策等方面都有不同的优势，可以根据实际情况选择合适的算法进行植被遥感图像分类。
二、目标识别森林植被遥感图像目标识别是指在植被图像中准确识别出目标，如森林火灾、病虫害、盗伐等，以及其他与植被有关的人为活动。
目标识别的目的是及时监测和预警植被异常情况，为森林生态环境的保护提供依据。
目标识别的关键技术包括特征提取、目标检测和目标分类。
特征提取是从植被图像中提取与目标相关的特征信息，可以包括颜色、纹理、形状、结构等特征。
目标检测是在植被图像中寻找目标的位置和边界，常用的方法包括边缘检测、区域生长和模板匹配等。
目标分类是将检测到的目标进行分类和识别，可以利用机器学习和深度学习等技术进行分类模型的训练和应用。
在实际应用中，为了提高目标识别的准确性和效率，可以将植被遥感图像与其他数据源相结合，如地理信息系统（Geographic Information System，GIS）、气象数据和传感器数据等，进行多源数据融合分析。
基于随机森林算法的赣南柑橘果园遥感信息提取
基于随机森林算法的赣南柑橘果园遥感信息提取徐晗泽宇;刘冲;齐述华;赵国帅【摘要】选择春、秋季低云量Landsat-8卫星遥感影像,构建包含有多光谱地表反射率、光谱指数、几何纹理和地形因子的分类特征集,通过随机森林分类算法开展赣南柑橘果园空间分布遥感制图研究.研究结果表明:利用春季影像提取的柑橘果园整体精度为91.12％,Kappa系数为0.88,优于秋季影像提取结果;随机森林算法在赣南柑橘果园识别制图中具有较高的分类精度和较好的适用性,利用降维的分类特征提取柑橘果园也具有较高精度;赣南柑橘果园面积约1794.26 km2,具有一定比例的陡坡种植现象,寻乌、信丰、安远等3县的柑橘果园呈现规模化、连片化的景观.【期刊名称】《江西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(042)004【总页数】7页(P434-440)【关键词】遥感;分类;随机森林;赣南;柑橘果园【作者】徐晗泽宇;刘冲;齐述华;赵国帅【作者单位】江西师范大学地理与环境学院,江西南昌 330022;江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,江西南昌 330022;江西师范大学地理与环境学院,江西南昌 330022;江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,江西南昌 330022;江西省鄱阳湖流域资源利用与综合治理重点实验室,江西南昌330022;福建省林业调查规划院,福建福州 350003【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言地方特色农业的产业化发展是中国农业的重要发展方向[1]，是提高农业生产力、实现农业集约化发展、促进农民脱贫创收的重要途径.经过多年发展，江西省逐渐形成了以水稻、水产、柑橘、油茶、蔬菜等为主的特色地方农业，促进了地方农业产业化进程，推动了地区经济的发展.大规模的农业开发能够改变土地利用方式和土地覆盖特征，从而对区域生态安全产生显著影响[2].掌握区域特色农业发展的空间分布格局和规模，有利于客观评价其发展现状及其对生态环境的影响.遥感技术凭借着宏观、实时、重返等特点被广泛应用于土地利用和土地覆盖变化(LCLUC)的研究中[3-6].利用卫星遥感影像获取土地利用及其变化信息的方法从最初的目视解译甄别，发展为以最大似然法、ISODATA与k-means模糊聚类算法等为代表的计算机自动分类算法.近年来，决策树模型、支持向量机原理、神经网络算法等分类算法在经济作物的遥感分类方面得到广泛应用[7-9]，如张安定等[10]和于新洋等[11]使用决策树模型对胶东半岛苹果果园进行了提取，罗卫等[12]使用决策树模型对东江源果园进行了识别，都取得了较好结果.随机森林分类算法(Random Forest，RF)，因其鲁棒性高、分类结果好、运行速度快、适用范围广、处理高维度特征能力强等优点，在土地利用遥感制图中的优势逐渐增加[13-16].20世纪70年代以来，柑橘产业在赣南地区得到迅速发展，成为当地农业主导产业，随着柑橘果园的规模化开发，引发的景观结构单一、水土流失等生态问题引起普遍关注[17].开展赣南柑橘果园分布制图对于掌握柑橘果园发展现状、科学规划改造果园和指导退果还林等都均有重要意义.为克服单一特征难以充分表现影像中空间信息的不足，本文选择低云量、不同季节的Landsat-8卫星影像，以多光谱信息、植被/水体指数、纹理特征和地形特征构建分类特征集，通过随机森林分类算法，开展赣南柑橘果园空间分布的遥感制图研究与分析.1 研究区概况“赣南”特指赣州市所辖的2区15县市(见图1).赣州市位于赣江中上游地区，总面积约3.94 万km2，属亚热带湿润性气候，气候温和，热量丰富，雨量充沛，无霜期长，年均气温18.9 ℃，年平均无霜期287 d，年均降雨量1 605 mm，年日照时数1 813 h，昼夜温差大，雨热同季；区内以红壤为主，多为山地、丘陵地形，山地占全市面积近60%，丘陵占近20%，具有开展柑橘种植的优越地貌、土壤与气候条件.20世纪70年代以来，赣州市政府提出“兴果富民”、“建设世界著名脐橙主产区”、“培植超百亿元产业集群”等鼓励柑橘特色果业发展的政策，有力推动了赣南柑橘产业的快速发展.柑橘果业已发展成为当地农业主导产业，如“赣南脐橙”成为中国地理标志性产品.在赣南柑橘果园开发过程中，往往在秋冬季节通过火烧、砍伐清理原生植被根系,使用挖土机等大型机械对坡地进行梯田化改造，柑橘果园自山脚沿山麓分布，形似梯田，逐行栽种，柑橘植株高度相近、间隔有致，果园周围山势较陡且海拔较高处常保留有原始林地，园内分布有简易通行道，在高分辨率卫星遥感影像上纹理特征明显.(a)研究区高程图;(b)研究区位置及Landsat影像覆盖情况;(c)赣州市寻乌县果园一景.图1 研究区概况2 数据与方法2.1 数据与处理(i)Landsat-8数据.Landsat-8为美国航天局(NASA)陆地卫星计划的第8颗星，于2013年2月11日发射升空.携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器，OLI传感器包括9个波段，空间分辨率30 m，时间分辨率16 ndsat-8 OLI地表反射率产品数据下载来自于美国地质调查局(United States GeologicalSurvey,USGS)网站(https:///).受多云雨天气影响，选择2016年春秋两季云量小于2%共10幅OLI多光谱影像(见表1).(ii)DEM数据.ASTER GDEM为美国航天局(NASA)与日本产业省(Ministry of Economy,Trade,and Industry METI)合作发射的高分辨率卫星所搭载的ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)传感器获取的DEM数据产品，空间分辨率30 m.本文使用ASTER GDEM 2数据，获取于NASA数据统一发布平台(/reverb)，并在ENVI 5.1中生成坡度、坡向，构建地形分类特征集.上述数据统一使用“WGS 1984”坐标系下的横轴墨卡托投影(UTM ZONE 50N).2.2 柑橘果园遥感提取2.2.1 分类特征选择光谱植被指数被广泛用于植被长势、植被覆盖变化的监测，如NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是应用最为广泛的光谱植被指数之一[18-19]，NDMI(Normalized Difference Moisture Index)能够较好地反映植被冠层水分状况[20-21].表1 Landsat-8 OLI卫星影像列表季节行列号影像编号云量/%成像日期121041LC81210412016063LGN000.182016-03-03121042LC81210422016063LGN000.072016-03-03春季121043LC81210432016063LGN000.392016-03-03122042LC81220422016038LGN000.062016-02-07122043LC81220432016038LGN000.112016-02-07121041LC81210412016271LGN000.092016-09-27121042LC81210422016271LGN000.242016-09-27秋季121043LC81210432016271LGN000.522016-09-27122042LC81220422016310LGN000.862016-11-05122043LC81220432016310LGN001.052016-11-05由于柑橘果园具有较为突出的几何纹理特征，对多波段地表反射率数据进行主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)[22],以第一主成分(PC1)计算灰度共生矩阵(Grey-Level Co-Occurrence Matrix GLCM)[23]，得到均值(mean)、方差(variance)、协同性(homogeneity)、对比度(contrast)、相异性(dissimilarity)、信息熵(entropy)、2阶矩(second moment)和相关性(correlation)共8类纹理特征.构建包含有多光谱地表反射率、光谱指数、纹理特征与地形坡度特征4部分的分类特征集.2.2.2 分类体系构建根据研究区特点和本文主要研究目标，将研究区划分为裸地、柑橘果园、耕地、林地、城镇建设用地与水域等6种地物类型.其中柑橘果园为主要识别对象；研究区林地覆盖率高、覆盖面积大；耕地的植被指数季节特征明显，裸地、建设用地、水体等地物光谱特征显著.同时，通过池浸法和堆浸法开采的稀土矿山在影像表现为大面积地表裸露区[24]，与处于植被恢复状态的尾矿均表现出与裸地相似的特点，因此将矿区、待建设用地与植被覆盖较低区域统一划分为裸地.2.2.3 训练样本和验证样本收集根据柑橘果园在高分辨率卫星影像上呈现出的特征，通过Google Earth平台目视识别收集柑橘果园的训练样本和检验样本，包含有2016年11月实地收集56个柑橘果园样本；其他地物样本也主要通过Google Earth平台目视识别获取.使用随机森林分类算法的分类结果的精度会随训练样本数量的增加而呈上升趋势[15].为获得较好分类结果，按各地物间面积占比关系，收集得到最终训练样本集与验证样本集(见表2).2.2.4 随机森林算法随机森林方法(Random Forest,RF)是一种包含多个决策树(Classification And Regression Tree, CART)的机器学习算法[25].随机森林首先通过自举重采样方法(bootstrap)对输入的数据进行采样，从原始训练样本集中有放回的重复随机抽取N个样本生成新的训练样本集合，在这一过程中，一部分相同的样本可能被选取多次，另一部分样本可能不被选取.大约有2/3的样本作为袋内数据，1/3的样本作为袋外数据(out-of-bag，OOB),袋外数据被用来计算袋外误差(OOB error)对运行进行评价.然后根据样本集生成若干独立CART决策树，通过用户定义的特征数量(mtry)，随机选择特征分裂节点，从而构成数量为用户所定义的待生成树数目(ntree)的森林.最终的分类决策通过算术平均计算所有树产生各种类别的概率，由每棵树的分类结果通过投票得到[14,26].随机森林算法可以通过多种语言软件平台实现运行，本文使用EnMAP-Box的imageRF模块实现分类[27]，通过多次尝试，最终将待生成决策树数目(ntree)设值为500，分裂节点数(mtry)设置为全部特征平方根进行分类.表2 训练样本与验证样本数目地物类型裸地柑橘果园耕地林地城镇水域训练样本1 0253 5113 04611 5982 2041 473验证样本2167556662 2156194103 结果与讨论3.1 主要地物分类特征的差异及其重要性根据训练样本数据及统计得到研究区春秋季节主要地物光谱特征曲线(见图2).春季，各地物光谱特征差异主要体现在可见光b2～b4波段以及短波红外b6波段，柑橘果园与耕地在b5、b7波段相似性较高，与水域在b1、b2、b4波段相似性较高；秋季，各地物光谱特征差异同样主要体现在在可见光b2～b4波段以及短波红外b6波段，柑橘果园与耕地在b5～b7波段相似性较高，与水域在b1、b2、b4波段相似性较高.图2 主要地物光谱特征图图3为研究区主要地物春秋两季节NDVI与NDMI.在图3(a)中，春季，裸地与城镇建设用地NDVI值较为相近，其它地物间差异较显著；秋季，裸地与城镇建设用地NDVI值较为相近，柑橘果园与耕地差异降低，其他地物差异较显著；在图3(b)中，春秋两季，裸地与城镇建设用地、柑橘果园与耕地NDMI值相近，其他地物间NDMI值差异显著.图3 主要土地利用类型的NDVI与NDMI对参与随机森林分类的特征变量进行重要性排序，能够直观了解各个特征对分类的影响程度，便于构建一个能够达到最佳分类效果的精简特征集.通过EnMap提供的特征变量重要性分析工具分别得到参与春、秋影像分类的各分类特征的归一化变量重要性(Normalized Variable Importance).在图4中，“_sr”为对应波段地表反射率，“texture_”为纹理特征，由图4可知，对春季影像分类贡献位列前10的特征变量依次为DEM、Slope、NDVI、b6_sr、Aspect、texure_Variancen、b5_sr、texure_Mean、b3_sr、b7_sr，秋季依次为DEM、Slope、b3_sr、b7_sr、texure_Mean、b6_sr、b5_sr、NDVI、NDMI、 b4_sr.其中，DEM、Slope、NDVI、b3_sr、b5_sr、b6_sr、b7_sr、texure_Mean对于分类结果的贡献较为稳定，反映出柑橘果园分布与地形因子具有一定相关性.图4 春秋两季影像分类特征变量重要性3.2 分类精度评价使用独立验证样本建立混淆矩阵对2016年春秋季节的分类结果分别进行精度评价，评价结果对比如表3所示.春季影像分类结果的整体精度(Overall Accuracy,OA)为91.12%，Kappa系数为0.88，各主要地物用户精度(User Accuracy，UA)与生产精度(Producer Accuracy，PA)均大于75%.秋季影像分类结果的整体精度(OA)为88.35%，Kappa系数为0.84，各主要地物用户精度(UA)大于70%，生产精度(PA)除裸地外均大于75%.在受云雨影响缺少多时相影像的条件下，使用同年份春季影像分类所得结果明显优于秋季影像分类所得结果，特别是春季分类结果中柑橘果园、裸地、耕地的漏分误差(Errors of Omission，EO)明显低于秋季分类结果，因此，春季可以作为研究区柑橘果园提取的季节窗口.柑橘果园的错分情况主要出现在研究区东北部植被覆盖度较低的丘陵地区.春季分类结果示于图5(a).表3 春秋两季影像柑橘果园分类精度对比分类结果春季用户精度生产精度错分误差漏分误差整体精度Kappa秋季用户精度生产精度错分误差漏分误差整体精度Kappa裸地80.9775.9719.0324.03柑橘果园78.0978.3021.9121.70耕地81.4891.2818.528.72林地97.3296.772.683.23城镇95.8489.344.1610.66水域98.7596.821.253.1891.120.8882.7957.6117.2142.3970.9175.7329.0924.2778. 1486.1421.8613.8696.1995.943.814.0689.8289.6810.1810.3298.2193.871.79 6.1388.350.84根据春季分类特征重要性排序，选取前10种特征重新构建分类特征集，再次对春季影像进行分类.使用降低特征维度后的特征集分类所得结果整体精度(OA)为90.88%，Kappa系数为0.87.利用随机森林分类算法，选取影响分类结果的主要特征构建分类特征集，降低运算时间提高分类效率的同时仍可保证较高的分类精度.3.3 柑橘果园空间分布根据分类结果(见图5(a))统计得到，赣南地区柑橘种植面积约为1 794.26 km2，2013年统计结果为1 658.07 km2[28]，种植面积前10的县市(区)分别为寻乌、信丰、安远、定南、宁都、龙南、全南、石城、会昌、瑞金，占柑橘果园总面积约60.05%.地形分析统计结果表明，近88%柑橘果园分布在200～500 m高程带内(见图5(b))，近95%的柑橘果园分布在坡度<25°的区域内(见图5(c)).国务院出台的《关于进一步完善退耕还林政策措施的若干意见》中明确规定:坡度在25°以上的坡耕地(含梯田)原则上应进行退耕还林.研究区约5%的柑橘果园分布于坡度>25°的区域内，存在一定比例的高海拔、陡坡度种植现象.寻乌、信丰、安远3县的柑橘果园具有连片化、规模化的空间分布特征，形成较为单一的农业景观格局.图5 赣南柑橘果园空间分布格局4 结论为了解赣南地区柑橘种植规模与分布现状，本文针对柑橘果园分布离散程度大、多时相低云量数据较少以及植物区分过程中存在的异物同谱等问题，使用2016年春秋两季Landsat-8卫星影像，应用随机森林分类算法，综合多种分类特征进行分类得到2016年赣南地区柑橘果园分布信息，并得到如下认识：1)在缺少多时相数据的情况下，使用春季影像结合随机森林分类算法的分类效果优于秋季;2)综合多种分类特征的随机森林分类算法对柑橘果园的遥感识别具有较高精度;3)选取影响分类结果的主要特征构建分类特征集并参与随机森林分类，降低运算时间提高分类效率的同时仍可保证较高的分类精度;4)赣南柑橘种植面积为1 794.26 km2，果园主要分布于高程200～500 m、坡度< 25°的范围内，但也存在一定比例的高海拔、陡坡种植现象，寻乌、信丰、安远等3县的柑橘果园具有连片化、规模化的空间分布特征，具有较为单一的农业景观格局.5 参考文献【相关文献】[1] 徐艳霞.地方特色农业产业化发展问题研究 [J].全国商情, 2016(22):50-51.[2] 李文华,刘某承,闵庆文.中国生态农业的发展与展望 [J].资源科学,2010,32(6):1015-1021.[3] Yuan Huili,Luo Juhua,Ma Ronghua.Mapping orchards on plain terrains using multi-temporal medium-resolution satellite imagery [J].Applied Engineering in 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遥感影像分类算法及数据融合技术
遥感影像分类算法及数据融合技术随着遥感技术的不断发展，遥感影像分类成为了遥感数据处理的重要任务之一。
遥感影像分类算法的研究不仅能提高遥感数据的后续应用效果，也为资源调查、环境监测等领域提供了可靠的数据支持。
本文将主要探讨遥感影像分类算法的发展以及数据融合技术的应用。
一、遥感影像分类算法的发展遥感影像分类算法是指将遥感影像数据划分为不同的类别或类型的方法。
在遥感影像分类中，常用的算法包括传统的基于像元的分类算法和基于对象的分类算法。
1.1 基于像元的分类算法基于像元的分类算法是按照图像的像素信息直接进行分类判定的方法。
常见的基于像元的分类算法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。
这些算法主要依靠像素的统计特性、频域分析等方法进行分类。
最大似然法是一种经典的分类算法，它基于像素的概率分布模型进行分类判定。
该方法利用已知训练样本的统计特征，计算待分类像素在每个类别中出现的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
支持向量机是一种常用的监督学习算法，它通过找到一个最优的超平面将不同类别的样本间隔最大化来实现分类任务。
该算法具有强大的分类性能和泛化能力，广泛应用于遥感影像分类领域。
随机森林是一种基于决策树的分类算法，它通过构建多个决策树并对其结果进行投票来实现分类。
随机森林具有较好的鲁棒性和准确性，对于遥感影像的非线性分类任务有良好的效果。
1.2 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是将邻域像素合并为对象，以对象为基本单位进行分类。
与基于像元的分类算法相比，基于对象的分类算法能更好地捕捉到地物的空间信息和上下文特征。
常见的基于对象的分类算法包括分水岭算法、形态学算法、区域生长算法等。
这些算法通常通过分割影像图像得到对象，然后通过计算对象的特征参数进行分类。
分水岭算法是一种基于区域的图像分割算法，它通过模拟灌水过程将图像分割为不同的区域。
分水岭算法具有较好的分割效果和边界保持能力，常用于遥感影像目标提取和分类。
红树林生态监测中的遥感数据处理技术研究
红树林生态监测中的遥感数据处理技术研究随着环保意识的不断增强，红树林保护成为了全球社会关注的焦点之一。
如何提高红树林生态监测效率和准确性，成为了重要的研究方向。
众所周知，遥感技术具有广泛的应用价值，然而在实践中如何将遥感技术与红树林生态监测相结合依然面临着许多困难。
本篇文章旨在探究红树林生态监测中的遥感数据处理技术研究，为相关领域研究提供一些有意义的思路和方法。
一、引言红树林一直被视为重要的自然生态资源。
但是，由于气候变化和人类活动等多种因素的影响，红树林生态系统受到了严重的威胁。
因此，为了保护红树林，科研工作者需要对其生态状况进行准确的监测。
然而，监测红树林的过程是十分复杂的，需要耗费大量时间和人力。
利用遥感技术来监测红树林，不仅节省了大量的人力和物力，还能够提高监测的准确性和精度。
二、红树林遥感数据处理技术研究现状1、遥感数据的获取遥感技术的主要优点在于可以快速获得广阔范围内固定时期的多光谱遥感数据，为环境监测提供了有益的信息。
常用的获取遥感数据的方式有两种：一种是通过航拍获取高精度数据，该数据可用于制图、三维模拟等应用；另一种是通过卫星遥感获取的数据，这种数据扫描覆盖范围广，但分辨率一般较低。
2、图像处理技术遥感图像处理是遥感技术应用的重要环节，其目的是从遥感图像中提取出所需信息和特征。
常用的图像处理技术包括数据稳定、图像增强、噪声抑制、空间滤波等。
这些技术的应用可以极大地提高遥感图像的清晰度和准确性。
3、分类算法分类算法是遥感图像处理的核心技术之一。
遥感图像分类是指将遥感图像的各个像元按其空间位置和光谱响应特征划分为指定的种类。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。
三、红树林遥感监测关键技术研究1、红树林水体边界判定技术红树林是一种生长在海岸带的特殊生物群落，其生长环境多为缺矿质的沼泽地。
在进行红树林遥感监测时，需要对其生长状况进行较为准确的评估。
其中对于红树林与水体的界限识别非常重要。
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山东科技大学工程硕士学位论文特征选择及样本选取特征选择是对分类精度和可靠性影响最大的因素之一，因而研究者目前提出了许多方法。
方法概括如下①针对分类地物的特点，从所有波段中提取几个波段作为特征。
波段选取可依经验，也可根据美国查维茨教授提出的最佳指数公式（ＯＩＦ）
②利用主成分分析、Ｋ．Ｔ变换、小波变换算法将所有波段进行变换，在提取前几项数据相关性小的分量作为特征。
③利用各波段间的数值运算作为特征即建立新通道。
例如比值、植被指数等。
④利用遥感图像中地物的纹理特征作为模式特征。
纹理的测度可应用共生矩阵法、半变差函数法、马尔可夫随机场、小波变换法和分形分维法。
⑤综合利用以上各种特征。
特征的选择是针对特定的专题信息提取而言的，选择的特征少，分类器的设计和实现简单，但分类的精度不高；选择的特征太多，分类器的设计和实现复杂，分类效果也不一定好。
因此在进行分类之前研究分类所用的特征的选取很有必要。
本研究获取了２０ｌＯ年ＬＡＮＤＳＡ．Ｔ－７ＥＴＭ＋光谱数据，并考虑到植被指数可以反映不同的植被类型和土地覆被类型，以及研究区域的地形多样化，选用２０ｌＯ年ＭＯＤＩＳ增强型植被指数和ＤＥＭ高程数据作为辅助数据。
其中，选取２０１０年ＥＴＭ３０米分辨率的ＢａＩｌｄｌ．Ｂａｎｄ５、Ｂ锄ｄ７六个波段，ＭＯＤＩＳ２５０米分辨率２０１０年１月至１２月的１２个增强型植被指数ＥｖＩ产品，一个ＡＳＴＥＲ的９０米分辨率的ＤＥＭ数据，共１９个数据层。