基于多源数据融合与面向对象影像分析的吉林德惠侵蚀沟提取

摘要

为提高基于遥感数据提取侵蚀沟信息的精度，提出了基于多源数据融合和面向对象影像分析的侵蚀沟提取模型，用以提取吉林省德惠市侵蚀沟的分布信息，以期对侵蚀沟的产生起到预警作用。研究融合了Sentinel--1雷达数据、Sentinel--2光学遥感影像和研究区地形数据，采用多尺度分割方法对研究区地物进行分割。基于多尺度分割结果，提取强度、纹理、光谱、指数、地形和几何特征用以构建多维特征集，利用随机森林基尼指数对特征贡献度进行评估和筛选，获取最优特征集。构建基于面向对象影像分析的随机森林提取模型对研究区的侵蚀沟信息进行提取，采用生成随机点并对其目视解译的方法对提取精度进行评估。为进一步探究多源数据融合对侵蚀沟提取精度的影响，基于相同的样本数据集，针对不同数据源对研究区侵蚀沟进行提取并比较其精度。研究结果表明，基于多源数据融合的侵蚀沟提取总体精度为94.03%,Kappa系数为0.839,表明该模型具有较好的性能。相较于单一的数据源，多源数据融合具有更高的提取精度，可为随机森林模型提供大量有效的特征值。结果表明，德惠市侵蚀沟主要分布在中部和西南部，侵蚀沟整体呈东北--西南带状展布，多位于居民地周边并与一定的水系相连，对其侵蚀灾害需加以重视。

关键词

侵蚀沟 / 随机森林 / 多源数据 / 面向对象影像分析 / 特征优选

基金资助

国家自然科学基金重点项目(42330607); 吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20231181KJ)