文章利用SPOT6卫星影像数据和随机森林模型对城市土地利用进行精细化分类研究.首先,利用Gram-Schmidt法将SPOT6卫星影像的1.5m全色数据和6m多光谱数据进行融合,然后采用面向对象软件分类方法进行多尺度分割,通过交互式确定最优分割尺度和分割参数,对分割后的影像对象采用随机森林模型分类进行10类地物分类实验,并与传统的最近邻分类方法对比.结果表明,利用随机森林模型分类方法得到了非常好的分类结果,其分类精度达到87.46％,Kappa系数是0.855,比最近邻分类方法的分类精度和Kappa系数分别提升了7％与0.06.研究结果可为SPOT6卫星影像数据的未来应用提供借鉴和参考.
SPOT6 随机森林 遥感分类