李恒凯，王利娟，肖松松

基于多源数据的南方丘陵山地土地利用随机森林分类

李恒凯，王利娟，肖松松

（江西理工大学土木与测绘工程学院，赣州 341000）

针对南方丘陵山地因地形破碎和山体阴影而导致的分类精度低问题，该研究以东江源地区为例，通过结合多源数据，以Sentinel-1、Sentinel-2A卫星影像和DEM作为数据源提取27个指标，构建了6种特征变量集，并设计了9种方案，探讨加入红边特征、雷达特征和地形特征对南方丘陵山地土地利用分类信息提取的作用。同时结合随机森林算法和递归特征消除法进行特征变量优选和特征重要性排序，将随机森林特征优选后的分类结果与支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）和K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）作对比。结果表明：在未进行特征变量优选时，仅使用Sentinel-2A的光谱特征提取的东江源地表覆盖分类总体精度和Kappa系数最低，在以光谱特征、植被指数和水体指数作为基本方案时，加入红边特征、雷达特征和地形特征后均可以有效地提升各地物分类精度，其中地形特征的加入更有助于对东江源园地和耕地信息的提取。通过结合随机森林和递归特征消除算法进行特征优选，在保持分类精度最优的情况下将所有特征变量从21个降低到13个，并且总体精度达到0.937 2，Kappa系数达到0.923 4，分类精度优于相同特征下的支持向量机算法（SVM）和K近邻算法（KNN），对东江源土地利用信息提取效果最佳。该研究提出基于多源数据的随机森林方法可为地形复杂的南方丘陵山地土地利用信息提取提供技术支持和理论参考。……