基于随机森林的地理要素面向对象自动解译方法

摘要

面向地理对象影像分析(GEOBIA)技术取得了显著的进展,代表了遥感影像解译的发展范式,其主要目标是发展智能化分析方法。随机森林机器学习方法是一种相对新的、数据驱动的非参数分类方法,具有自动特征优选、自动模型构建等优势,为智能化分析提供了有效手段。充分利用GEOBIA及随机森林机器学习的优势,提出了基于随机森林的地理要素面向对象自动解译方法,阐述了随机森林面向对象分类方法的技术流程,为设计和实现该方法提供了详细指导,有助于指导用户优选特征和构建分类模型。通过与支持向量机分类的对比实验证明,该方法可以自动进行特征优选及分类模型的构建,利用较少的特征得到较高的分类精度,在不损失性能的前提下减少了计算量和内存使用,能够为大范围、大区域地理要素自动解译提供先验知识及自动化的手段。