文章目录

0 引言

1 研究区数据源

1.1 研究区概况

1.2 数据源及预处理

2 顾及建筑物阴影的随机森林分类方法

2.1 建筑物阴影去除

2.2 随机森林算法及特征提取

    2.2.1 随机森林模型原理

    2.2.2 特征提取

        (1) 光谱特征：

        (2) 纹理特征：

        (3) 光学植被指数：

    2.2.3 分类及后处理

    2.2.4 分类精度评定

2.3 变化检测

    2.3.1 变化检测方法

    2.3.2 剔除伪变化

3 实验结果分析

3.1 建筑物阴影去除结果

3.2 分类结果及精度评价

    3.2.1 选取分类训练集

    3.2.2 分类结果

    3.2.3 分类精度评价

3.3 变化检测结果

4 结束语

文章摘要:以2017年4月WorldView-2（WV2）号和2020年11月SuperView-1（SV1）号2期高分辨率遥感影像为数据源,选取桂林市六塘镇为试验区,使用改进的双峰分裂阈值法进行建筑物阴影的检测和去除,融合影像的光谱信息、纹理信息和几何信息等特征,利用随机森林方法,将研究区按照建筑用地、林地、耕地、裸地、水域5个类别进行分类,并基于分类结果进行变化检测。结果表明:（1） 2017年和2020年影像的总体分类精度分别为98.616%,98.138%,Kappa系数分别为0.977,0.949;（2）2017—2020年,研究区内林地的面积增加了,其余4个地类的面积均减少;（3）三年间,裸地的变化最为显著,占2017年裸地总面积的50.268%,其中,由裸地转变为林地的面积为35.310 hm²,占2017年裸地总面积的79.015%,同时也有12.799 hm²的林地变化为裸地,仅占2017年林地面积的3.199%。

文章关键词:高分影像,阴影检测,随机森林,变化检测,分类,

项目基金:国家自然科学基金资助项目(42061059),广西自然科学基金资助项目(2020GXNSFBA297160),化学推进剂与高分子材料 网址: http://hxtjjygfzcl.400nongye.com/lunwen/itemid-81204.shtml

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