地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (8): 1597-1606.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190385
蒲东川1,2(), 王桂周1,3,4, 张兆明1,3,4,*(
), 牛雪峰2, 何国金1,3,4, 龙腾飞1,3,4, 尹然宇1,3,4, 江威1,3,4, 孙嘉悦2
收稿日期:
2019-07-19
修回日期:
2019-11-25
出版日期:
2020-08-25
发布日期:
2020-10-25
通讯作者:
张兆明
E-mail:pudc17@mails.jlu.edu.cn;zhangzm@radi.ac.cn
作者简介:
蒲东川(1995— ),男,重庆奉节人,硕士生,主要从事地表覆盖分类、城市遥感等研究。 E-mail:基金资助:
PU Dongchuan1,2(), WANG Guizhou1,3,4, ZHANG Zhaoming1,3,4,*(
), NIU Xuefeng2, HE Guojin1,3,4, LONG Tengfei1,3,4, YIN Ranyu1,3,4, JIANG Wei1,3,4, SUN Jiayue2
Received:
2019-07-19
Revised:
2019-11-25
Online:
2020-08-25
Published:
2020-10-25
Contact:
ZHANG Zhaoming
E-mail:pudc17@mails.jlu.edu.cn;zhangzm@radi.ac.cn
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摘要:
城镇用地信息是联合国2030年可持续发展议程关注的重点之一。城市在世界范围内迅速扩张,快速准确地获取城镇用地信息对于政府决策具有重要作用。城镇土地覆盖信息非常复杂,包括人工建筑、树木、草地、水体等多种地表覆盖类型。基于传统人工测绘获取城镇用地信息费时费力并且难于及时更新。Landsat等遥感卫星数据为城镇用地信息提取提供了丰富的数据源。基于卫星遥感数据提取的城镇用地信息可以为未来城市的建设和管理提供基础的科学决策数据。基于监督分类方法和卫星遥感数据可快速地提取城镇用地信息,然而特征变量的选择对于高精度城镇用地信息提取尤为重要。为研究不同特征变量组合对于城镇用地信息提取的影响,以北京市为研究区,以2017年7月10日获取的Landsat 8 OLI影像为数据源,通过数据预处理、纹理提取、独立成分分析、主成分分析等得到4个维度的29个特征,选取了7种特征组合方案进行城镇用地提取。考虑随机森林算法性能稳定,分类精度高和可以方便进行特征重要性评价等优点,选择其作为监督分类算法以提取城镇用地信息,并进行了精度评定,以确定最优的城镇用地提取特征组合。研究发现:综合利用光谱特征和独立成分分析后的影像特征,提取城镇用地的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.86,优于利用其他特征的提取结果;基于随机森林算法对数据进行训练后输出的各变量的归一化变量重要性与特征均值的标准差结果存在相似性,利用随机森林算法的变量重要性估计与特征均值折线图都可以进行变量重要性评价。
蒲东川, 王桂周, 张兆明, 牛雪峰, 何国金, 龙腾飞, 尹然宇, 江威, 孙嘉悦. 基于独立成分分析和随机森林算法的城镇用地提取研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1597-1606.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190385
PU Dongchuan, WANG Guizhou, ZHANG Zhaoming, NIU Xuefeng, HE Guojin, LONG Tengfei, YIN Ranyu, JIANG Wei, SUN Jiayue. Urban Area Extraction based on Independent Component Analysis and Random Forest Algorithm[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(8): 1597-1606.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190385
表1
实验选取的4个特征维度及其对应的特征"
序号 | 特征名称 | |
---|---|---|
a | 光谱维度 | Coastal、Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2 |
b | ICA维度 | ICA1、ICA2、ICA3、ICA4、ICA5、ICA6、ICA7 |
c | PCA维度 | PCA1、PCA2、PCA3、PCA4、PCA5、PCA6、PCA7 |
d | 纹理维度 | Mean.(Mean)、Var.(Variance)、Hom.(Homogeneity)、Con.(Contrast)、Dis.(Dissimilarity)、Ent.(Entropy)、ASM.(Angular Second Moment)、Cor.(Correlation) |
表2
7种分类方案提取城镇用地结果的精度对比"
序号 | 特征数量 | 特征名称 | 总体精度/% | Kappa系数 | 错分率/% | 漏分率/% | 运行时间/s |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 7 | 光谱特征 | 84.3 | 0.71 | 29.2 | 19.6 | 101.1 |
2 | 8 | 纹理特征 | 39.5 | 0.27 | 75.6 | 33.3 | 132.3 |
3 | 7 | PCA特征 | 81.9 | 0.62 | 25.3 | 23.9 | 97.5 |
4 | 7 | ICA特征 | 87.1 | 0.78 | 20.8 | 20.2 | 103.7 |
5 | 15 | 光谱+纹理 | 86.3 | 0.69 | 30.5 | 28.3 | 197.8 |
6 | 14 | 光谱+PCA | 89.2 | 0.79 | 23.3 | 31.5 | 164.2 |
7 | 14 | 光谱+ICA | 93.1 | 0.86 | 17.5 | 18.4 | 157.1 |
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