基于随机森林模型的岸线不透水面提取方法研究

以南京长江沿岸保护区域为研究对象,利用2016年和2019年两期Sentinel-2影像构造多种遥感指数;再利用随机森林模型进行不透水面信息提取.结果 表明,2016年的总体精度为88.25％,Kappa系数为0.76;2019年的总体精度为90.51％,Kappa系数为0.80,说明该方法具有较好的精度,能准确反映不透水面的空间分布.结合提取结果进行时空变化分析发现,2016-2019年南京长江沿线不透水面整体呈减少趋势,总面积减少2.784 km2,年均减少0.928 km2,其中大部分是由工矿用地转化为绿地以及港口码头消失导致的.长江沿线的不透水面提取和变化检测分析有助于全面、细致和真实地监测河道岸线情况,对于南京市开展长江岸线研究以及开发长江岸线资源和可持续利用具有举足轻重的意义.