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| 基于随机森林算法的高光谱遥感作物分类 | |
| 引用本文： | 杨庆振,郭敏,范新成.基于随机森林算法的高光谱遥感作物分类[J].测绘与空间地理信息,2023(4):149-151+154. |
| 作者姓名： | 杨庆振 郭敏 范新成 |
| 作者单位： | 1. 临沂市国土资源局测绘院 |
| 摘 要： | 随机森林算法是近年来发展起来的一种新型算法，具有速度快、精度高等优势，综合性能优异。本文运用随机森林算法和Hymap高光谱数对几种常见的作物进行了分类识别，并与支持向量机的分类结果进行了对比，综合讨论了随机森林算法的优势与不足。实验结果表明：当实际参与训练的样本数目接近时随机森林算法的分类精度和运算速度都优于支持向量。在提取足够样本的情况下，随机森林能在保证精度的条件下节约大量时间，在大面积的遥感分类中具有较大应用潜力。 |
| 关 键 词： | 随机森林 高光谱遥感 Hymap 作物分类 |