面向西北内陆复杂地形地貌区域的土地利用分类方法

中国西北地区自然环境恶劣、地形地貌复杂、植被覆盖度低,大量土地裸露,使用传统分类方法很难准确提取土地利用信息.以兰州市为研究区,基于Landsat 8 OLI遥感影像和数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据提取指数特征、纹理特征和地形特征作为分类特征变量.首先,基于随机森林分类(random forests classification,RFC)算法对3种特征变量的分类有效性进行检验;在此基础上,构建4种特征组合实验方案,筛选出最优土地利用分类特征组合.结果表明,单一的指数特征、纹理特征和地形特征均可显著提高一种或多种土地利用类型的分类精度;最佳分类特征组合的分类精度达到90.82％,Kappa系数为0.897.