基于地形数据优化随机森林解译的准确度

何文敏; 刘宣园; 周岐海; 张明霞

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2025012201

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (1) : 227 -236. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025012201

基于地形数据优化随机森林解译的准确度

何文敏, 刘宣园, 周岐海, 张明霞

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摘要

土地利用数据可以为很多科研工作提供重要基础，遥感影像作为主要数据来源，广泛应用于土地利用的制图。为了提高遥感影像分类的准确度，往往需要结合多源数据对影像进行解译。广西喀斯特地区地形复杂，近年来大量扩张的人工林与天然林难以区分，给遥感影像的解译带来困难。本文基于随机森林算法，对广西崇左地区的遥感影像进行土地利用分类解译。研究设计2组实验：第1组实验仅使用遥感影像数据进行分类，第2组实验在遥感影像的基础上加入海拔和坡度数据作为辅助变量。实验结果显示，仅使用遥感影像的分类准确度为0.849,而加入海拔和坡度数据后，总体准确度提升至0.961。这一改进提高了天然林、人工林和农田等土地利用类型的区分度，在喀斯特这一类崎岖地貌中尤为实用。本文研究为土地利用监测提供更好的解决方案。