高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨.doc

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1、高分二号数据的城市生态用地分类方法探讨王芳杨武年邓晓宇任金铜成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室内江师范学院地理与资源科学学院摘要：针对传统分类法分类精度低、速度慢等问题，同时也为了探索国产卫星高分二号遥感数据在城市生态用地分类中的方法及效果，及时获取其生态用地信息，该文以四川省内江市隆昌县城区为研究范围，提出了一种辅以影像光谱特征和纹理特征信息的随机森林分类方法。该方法提取城市生态用地信息，并将其分类结果与传统的支持向量机分类、最大似然分类进行对比，结果表明，新方法具有更高的分类精度和更快的分类速度，更适合高分辨率、多特征参数、大面积的高分二号遥感影像城市牛态用

2、地分类。关键词：高分二号;随机森林;生态用地;分类方法;作者简介：王芳(1983—),女，河南周口人，讲师，博士，主要研究方向为3S技术与数字国土研究・E-nia订:398321192@qq.com作者简介：杨武年，教授，E-mail:ywn@cdut.edu.cn收稿日期：2017-01-19基金:国家自然基金项冃(41372340,41671432)DiscussiononurbanecologicallandclassificationmethodbasedonGF-2da/taWANGFangYANGWunianDengXiaoyuRenTintongKeyLabor

3、aXonLofGeo-spatialInformationTechnology,MinistryofLandandResourcesoftheP・R.C・,UniversityofTechnology;Abstract：Aimingattheproblemsoflowprecisionandslowspeedoftraditionalclassification,inordertoexplorethemethodandeffectofdomesticsatellitehighgraderemotesensingdatainurbanecologicallandclassifi

4、cation,andobtainitsecologicallandinformationintime,thispaperputsforwardarandomforestclassificationmethodbasedontheurbanareaofLongchangcounty,Sichuanprovince,supplementedbyimagespectralfeatureandtexturefeatureinformation.Thismethodextractsurbanecologicallandinformation,andcomparestheclassifi

5、cationresuItswiththetraditionalsupportvectormachineclassificationandmaximumlikelihoodclassification.TheresuItsshowthatthenewmethodhashigherclassificationaccuracyandfasterclassificationspeed,moresuitableforhighresoluti011,multi-featureparameters,1argeareaofurbanecologicallandclassification.K

6、eyword：GF-2;:randomforest(RF);uTbanecologicalland;classificationmethod;Received：2017-01-190引言随着经济快速发展，我国确立了生态文明发展冃标和新型城镇化发展战略，如何在保障城市生态需求的同时，实现环境与城市化发展的和谐共赢，是目前亟待解决的问题丄在此背景下，获取城市牛态用地准确详细信息，无论对城市景观牛态系统建设还是对城市土地管理分析来说，都具有重大意义②。2014年8月19口，高分二号(GF-2)卫星发射成功，星下点空间分辨率可达0.8m,标志着我国遥感卫星进入了亚米级“高分时代”oG

7、F-2数据以其更丰富的空间信息和更明显的纹理特征在进一步扩展城市生态用地分类数据源的同时，也提高了其分类精度。国内外专家学者在过去几十年一直专注于遥感数据分类技术和方法研究，从监督与非监督分类到应用广泛的支持向量机、神经网络与专家决策系统等宜。但由于传统分类方法精度低、数据冗余等缺点存在，很多学者探索了集成学习与多分类器系统，并将其引入分类。随机森林(randomforests,RF)是近年来集成分类中应用较广泛的一种，在三多（多光谱、多时相、多源）、高光谱及高分辨率遥感数据分类中，随机森林具有速度快、