基于多特征优选的Sentinel-2遥感影像林分类型分类

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摘 要：为探究Sentinel-2遥感影像林分类型分类的优选特征组合，实现对阔叶林、马尾松林、杉木林和竹林的分类及其效果评价，选取福建省长汀县为研究区，利用Sentinel-2影像提取10个原始波段（O），计算9个光谱指数（S）、7个红边光谱指数（R）和8个纹理特征（Te），以及基于数字高程数据计算2个地形特征指数（To），共计36个特征；利用随机森林算法分析不同特征在林分类型分类中的重要性，并利用袋外样本（Out of Band，OOB）数据与平均不纯度减少方法优选特征组合（Optimum Individuality Combination ，OIC）；对6种不同试验方案（O、O+To、O+To+S、O+To+S+R、O+To+S+R+Te和OIC）进行林分类型分类，并利用混淆矩阵评价分类结果。（剩余15840字）