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随机森林方法支持的复杂地形区土地利用/土地覆被分类研究 被引量：41
1
作者 马慧娟 高小红 谷晓天 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期359-371,共13页
随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多... 随机森林方法目前已经成为遥感分类机器学习中一种有效方法,探索基于中等分辨率的Landsat卫星数据与随机森林方法相结合对复杂地形区长时间序列数据的获取及土地利用/土地覆被变化及模拟研究是非常有意义的。本文基于Landsat8OLI卫星多光谱数据,采用随机森林分类方法对青海省湟水流域复杂地形区土地利用类型进行了分类研究。针对复杂地形区域的情况,将研究区进行地理分区,根据每个分区的特点,选择相应的地形特征参数,并通过提取Landsat 8数据的光谱信息与纹理信息构建最优特征集,探索随机森林方法在复杂地形区土地利用分类的适用性。结果表明:使用Landsat8OLI数据进行随机森林分类,能较好地得到湟水流域复杂地形区域的土地利用类型结果;光谱、地形及纹理信息的结合在不同分区的表现结果不同。在脑山区光谱与地形信息结合能使随机森林分类效果最佳,总体精度达到91.33%,Kappa系数为0.886;而在浅山区与川水区综合考虑光谱、地形、纹理信息进行随机森林分类效果最佳,浅山区与川水区总体精度分别达到92.09%和87.85%,Kappa系数分别为0.902和0.859;利用随机森林算法进行优化选择纹理特征组合可以在保证分类精度的同时能够快速地提取土地利用类型信息,为复杂地形区土地利用类型的区分提供了实际可行的方法。 展开更多
关键词 随机森林算法 复杂地形区 土地利用/土地覆盖分类 特征选择 湟水流域
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复杂地形区土地利用/土地覆被分类机器学习方法比较研究 被引量：34
2
作者 谷晓天 高小红 +3 位作者 马慧娟 史飞飞 刘雪梅 曹晓敏 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期57-67,共11页
针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像... 针对高海拔复杂地形区地貌类型复杂、多样,沟壑纵横、地形破碎等特点,研究快速、有效的土地利用/土地覆被分类方法对土地利用信息获取及更新是非常重要的。以位于黄土高原向青藏高原过渡带的湟水流域为研究区域,基于Landsat 8 OLI影像数据、DEM数据,并结合各种专题特征,在对研究区进行地理分区的基础上,采用人工神经网络、决策树、支持向量机和随机森林4种机器学习方法进行土地利用信息提取并进行精度评价,探索适合于复杂地形区最优的分类方法。研究结果表明:随机森林和决策树的分类精度明显高于支持向量机和人工神经网络。其中随机森林方法的分类精度最高,总体分类精度达85.65%,Kappa系数达0.84。在上述分类基础上,选择随机森林分类方法对Landsat 8全色与多光谱影像融合数据进行进一步的分类研究,总体分类精度达到86.49%,Kappa系数达0.85。这表明随机森林分类方法在保证分类精度的同时又能获得较高的分类效率,对于复杂地形区土地利用信息提取是非常有效的,数据融合在一定程度上提高了分类精度。 展开更多
关键词 土地利用/土地覆被分类 LANDSAT OLI影像 机器学习 人工神经网络 决策树 支持向量机 随机森林 湟水流域
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不同粒径土壤有机质含量可见光-近红外光谱估算研究-以湟水流域为例 被引量：6
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作者 李冠稳 高小红 +6 位作者 杨灵玉 史飞飞 何林华 刘雪梅 谷晓天 肖云飞 马慧娟 《土壤通报》 CAS 北大核心 2017年第6期1360-1370,共11页
不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样... 不同土壤粒径大小差异致使土壤光谱反射率不近相同,从而影响土壤有机质含量的预测精度。因此探索不同粒径下土壤有机质含量估算精度,可为有机质的精确估算以及减少样品的前期处理提供参考依据。本文将分别过10、20、60、100目筛的土样于暗室内进行350~2500 nm波段光谱反射率测量,经多元散射校正(MSC)与小波变换(WT)平滑去噪后,首先将原始光谱(R)及其数学形式包括反射率倒数(1/R)、反射率对数(lgR)、反射率根号(R^(1/2))进行一阶微分变换,然后采用遗传算法结合偏最小二乘法(GA-PLS)筛选土壤有机质含量特征波段区间,再将R、R'及特征波段(CHR)作为偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)的输入波段进行有机质含量建模。结果表明:1)土壤粒径越小,光谱反射率越高,特别是当波长大于600 nm时,反射率明显增加;2)土壤有机质含量的特征波段主要位于426~447 nm,1427~1459 nm,1948~1958nm,1970~1991 nm,2012~2039 nm,2165~2186 nm谱区;3)采用GA-PLS算法挑选特征波段建立SOM估算模型,模型精度和预测能力明显高于R和R';4)利用SVM方法建模模型精度明显高于PLSR方法;5)样本容量较大时,采用1mm(20目)粒径光谱数据建模最佳。 展开更多
关键词 不同粒径 有机质 遗传算法结合偏最小二乘 偏最小二乘和支持向量机 湟水流域
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湟水流域土地资源环境承载力分析 被引量：5
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作者 贾伟 高小红 +1 位作者 谷晓天 牛月 《环境监测管理与技术》 CSCD 2020年第6期13-17,共5页
以湟水流域为研究区,从生态敏感性、土地利用生态适宜性角度分析流域土地资源利用合理性,以生态用地为约束评价土地资源环境承载能力。结果表明:流域内中度敏感区占比最高,为41.70%,主要处于以高、中覆盖度草地、林地、水域及未利用土... 以湟水流域为研究区,从生态敏感性、土地利用生态适宜性角度分析流域土地资源利用合理性,以生态用地为约束评价土地资源环境承载能力。结果表明:流域内中度敏感区占比最高,为41.70%,主要处于以高、中覆盖度草地、林地、水域及未利用土地为主的浅山区和脑山区的相交区域;高度敏感区占比15.13%,集中分布于以林地为主的脑山区。98.87%的城乡工矿居民用地处于非敏感区和一般敏感区内,流域内城乡建设用地类型空间布局总体上与生态环境相适应,布局合理;水域、高覆盖度草地和林地的改变会对生态环境造成很大影响,不适宜开发利用。 展开更多
关键词 土地资源环境承载力 生态敏感性 生态脆弱区 湟水流域
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