文件名称：随机森林影像分类
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文件格式：PDF
更新时间：2021-03-22 03:26:48
随机森林
发展中国家城市快速增长正在造成很大的影响 城市规划问题的数量。控制和分析这一点 增长，城市土地利用测绘的新方法和更好的方法 需要。本文提出了一种城市土地利用新方法 映射，其中集成了空间度量和纹理分析 一个基于对象的图像分析分类。高分辨率 卫星图像用于生成空间和纹理度量 从Random Forest的机器学习算法land- 覆盖分类。最有意义的空间指数是 通过视觉检查选择，然后与图像结合 和纹理值来生成分类。建议 土地利用测绘方法采用10倍交叉测试， 验证方案，实现92.3％的总体准确性和a 卡帕系数为0.896。这些步骤产生了一个准确 城市土地利用模式，不使用任何人口普查或 辅助资料，并建议合并使用空间 度量和纹理是有希望的城市土地利用测绘 发展中国家。制作的地图可以提供土地 - 使用城市规划人员需要的数据进行有效规划 发展中国家。