基于FSO 算法的洱海流域土地利用分類適用性研究

摘 要： 精確提取土地利用類型是治理流域生態環境的重要途徑，而分類算法繁多，針對分類的對象效果不一。洱海流域作為高原斷陷湖泊具有其獨有的特征，開展分類方法適用性研究具有重要意義。以洱海流域作為研究區，基于Sentinel-2影像數據，創新地融合了地物的光譜特征、幾何結構和紋理特征，篩選出34 個最優分類特征值，運用特征空間優化算法，對比分析支持向量機、隨機森林和決策樹3 種分類方法在洱海流域的適用性。結果表明，在特征重要性排名中，紅邊指數（NDREI）相對于歸一化植被指數（NDVI）和比值植被指數（RVI）表現出更為顯著的優勢，在所有特征中貢獻率排名居首位；在優化特征空間后，支持向量機（SVM）的分類總體精度和Kappa 系數效果最好，提高3.75 和5.06 個百分點，決策樹（DT）效果最差，僅提高了1 和1.17 個百分點；相對于其他兩種分類方法，優化特征空間的隨機森林（RF）分類總體精度和Kappa 系數最高，達到90.63% 和88.87%，并且在細節上更符合真實地物分布，如在地物分布的細碎區域、區分濕地、水體和建設用地的效果明顯。利用特征空間優化算法提高了分類方法的精度，隨機森林對洱海流域的土地利用分類具有最強的適用性。

關鍵詞：洱海流域；紅邊指數；土地利用分類；FSO 算法；適用性研究

中圖分類號：S28 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1795（2024）09-0126-08

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.021