典型文献
基于多特征的GF-2影像城市植被分类方法
文献摘要：
城市植被是改善城市生态环境,提高城市生态质量的重要保障.针对城市植被研究中国产卫星使用较少及传统分类技术无法应用高分辨率影像的纹理特征问题.本文通过提取光谱特征、纹理特征,结合随机森林算法的方法对单时相高分二号影像进行分类.相比于只用光谱特征,分类的结果比单一光谱特征分类的效果较好,总体分类精度为85.11％,Kappa系数为0.80,比单一光谱特征分类总体精度提高了4.19％,Kappa系数提高了0.6.基于多特征的分类方法提高了分类的精度,为获取城市植被的空间分布特征提供了一种新的方法.
文献关键词：
城市植被;纹理特征;随机森林算法
中图分类号：
作者姓名：
冯志立;肖锋;卢小平;吕宝奇;贾宝;王如意
作者机构：
河南理工大学 自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室,河南 焦作454003;河南测绘工程院,河南 郑州450003
文献出处：
引用格式：
[1]冯志立;肖锋;卢小平;吕宝奇;贾宝;王如意-.基于多特征的GF-2影像城市植被分类方法)[J].测绘与空间地理信息,2022(06):29-31
A类：
城市植被分类
B类：
多特征,GF,植被分类方法,城市生态环境,高城,生态质量,国产卫星,分类技术,高分辨率影像,纹理特征,特征问题,光谱特征,随机森林算法,高分二号影像,只用,特征分类,分类精度,Kappa,总体精度,空间分布特征
AB值：
0.306537
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