基于光谱特征准确提取湿地信息并研究其动态变化,对于湿地环境监测和保护具有重要价值.本研究以山东省胶州湾湿地为研究区,构建面向对象的分类方法并集合多时相Landsat8 OLI遥感影像的多种特征变量:光谱特征,穗帽变换(K-T)特征,纹理特征,植被指数,水体指数等来提取湿地信息以提高中等分辨率影像的分类精度.结果表明,在光谱波段组合中,近红外波段和红光波段是湿地分类的最有效波段,穗帽变换产生的特征分量对湿地分类也较为有效,光谱指数中的Normalized Difference Water Index(NDWI)和纹理特征中的方差(Var)和对比度(Con)特征变量则并不适用于湿地分类,且特征变量的个数在到达24时会使可分离性下降.计算方差变化率(ROC)并结合目视解译确定最佳分割尺度,将面向对象的方法(Object-Based Image Analysis,OBIA)与 Random Forest(RF)算法结合,其总体分类精度达到91.21％(Kappa系数= 0.9011),较基于像素的分类方法总体精度增加5.18％,Kappa系数增加了 0.0583.表明优选特征组合的面向对象的随机森林算法可有效提高湿地分类精度,为湿地信息提取提供一种新方法.
特征选择 Landsat8 面向对象分类 随机森林算法 湿地