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作者：蒙方鑫;覃先林;黄水生;俞琳锋;胡心雨;蒋凤;
单位：中国林业科学研究院资源信息研究所;国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室;
摘要：针对槟榔、椰子和胡椒等海南特色经济作物结构复杂以及碎片化分布问题，利用随机森林算法，探究基于GF-2数据的特色经济作物精细分类框架。采用GF-2融合影像，通过影像分割、特征分析与筛选处理，分别采用随机森林、支持向量机和K最近邻算法，对多对象特征融合数据进行分类，并建立混淆矩阵对结果进行精度评价：(1)当分割尺度为138、形状为0.3、紧致度为0.5时，各分割对象间能够实现较高的区分度；(2)基于多对象特征融合后的随机森林分类结果，总体精度和Kappa系数分别可达84%和0.81;(3)随机森林相较于支持向量机和K最近邻算法，总体精度分别提高了8%和12%,Kappa系数分别提升了0.1和0.12。研究结果为海南地区特色经济作物遥感精细分类与槟榔黄化病研究提供了技术支持。
关键词：GF-2;;随机森林;;特征选择;;面向对象
基金资助：国家重点研发计划项目(2022YFD1400400)
