【摘 要】
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为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度，为土地复垦监测工作提供数据支持，该文探讨了基于网格搜索（Grid-Search）的随机森林（randomforest）复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-
【机 构】
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中国地质大学（北京）土地科学技术学院,国土资源部土地整治中心
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为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度，为土地复垦监测工作提供数据支持，该文探讨了基于网格搜索（Grid-Search）的随机森林（randomforest）复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM（digitalelevationmodel）和野外调查等数据，以随机森林分类算法为框架，采用基于OOB（Out-of-Bag）误差的网格搜索法对算法进行参数寻优，结合影像光谱、地形、纹理、空间信息，计算选取了33个特征变量，构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验，4个组合模型的分类精度分别达
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