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| 无人机影像湿地典型要素分类方法对比研究 | |
| 引用本文： | 王胜利,李旭,谢强.无人机影像湿地典型要素分类方法对比研究[J].测绘与空间地理信息,2024(3):65-67. |
| 作者姓名： | 王胜利 李旭 谢强 |
| 作者单位： | 江苏省地质测绘院 |
| 摘 要： | 针对厘米级的无人机影像，选取无锡某湿地公园作为研究对象，首先对湿地影像进行多尺度分割并利用ESP工具获取最佳分割参数，再进行特征选择，选取决策树(DT)、贝叶斯(Bayes)、随机森林(RF)等3种分类方法对湿地典型要素进行分类，并对比分析不同方法的分类结果及精度。对比结果表明，随机森林算法在湿地典型要素分类中精度最高，决策树和贝叶斯分类算法精度逊色于随机森林。从分类效率来看，随机森林算法耗时最长且涉及参数设置调整，而贝叶斯算法效率大幅领先决策树和随机森林，且该算法操作简单、无参数设置，易于在生产中应用。 |
| 关 键 词： | 无人机遥感 决策树 贝叶斯 随机森林 多尺度分割 |