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        基于FSO 算法的洱海流域土地利用分類適用性研究

        2024-12-31 00:00:00何紫玲陳運春郭曉飛張瑩黃玉南柳興鵬曾維軍
        農(nóng)業(yè)工程 2024年9期
        關(guān)鍵詞:算法

        摘 要: 精確提取土地利用類型是治理流域生態(tài)環(huán)境的重要途徑,而分類算法繁多,針對分類的對象效果不一。洱海流域作為高原斷陷湖泊具有其獨有的特征,開展分類方法適用性研究具有重要意義。以洱海流域作為研究區(qū),基于Sentinel-2影像數(shù)據(jù),創(chuàng)新地融合了地物的光譜特征、幾何結(jié)構(gòu)和紋理特征,篩選出34 個最優(yōu)分類特征值,運用特征空間優(yōu)化算法,對比分析支持向量機、隨機森林和決策樹3 種分類方法在洱海流域的適用性。結(jié)果表明,在特征重要性排名中,紅邊指數(shù)(NDREI)相對于歸一化植被指數(shù)(NDVI)和比值植被指數(shù)(RVI)表現(xiàn)出更為顯著的優(yōu)勢,在所有特征中貢獻率排名居首位;在優(yōu)化特征空間后,支持向量機(SVM)的分類總體精度和Kappa 系數(shù)效果最好,提高3.75 和5.06 個百分點,決策樹(DT)效果最差,僅提高了1 和1.17 個百分點;相對于其他兩種分類方法,優(yōu)化特征空間的隨機森林(RF)分類總體精度和Kappa 系數(shù)最高,達到90.63% 和88.87%,并且在細節(jié)上更符合真實地物分布,如在地物分布的細碎區(qū)域、區(qū)分濕地、水體和建設用地的效果明顯。利用特征空間優(yōu)化算法提高了分類方法的精度,隨機森林對洱海流域的土地利用分類具有最強的適用性。

        關(guān)鍵詞:洱海流域;紅邊指數(shù);土地利用分類;FSO 算法;適用性研究

        中圖分類號:S28 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1795(2024)09-0126-08

        DOI:10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.021

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