为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究.首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响.其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果.结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高.5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04％,Kappa系数为0.980.错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路.错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置.采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19％,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳.借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度.
遥感 土地利用 无人机影像 面向对象 特征选择 随机森林