基于随机森林的遥感影像智能分类MATLAB系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现随机森林算法，专门用于遥感影像监督分类。系统支持多波段影像与训练数据加载，内置优化算法实现不透水表面提取和土地利用分类，并与传统分类方法进行对比分析。

详 情 说 明

基于随机森林模型的遥感影像分类系统设计与实现

项目介绍

本项目是一个专门用于遥感影像监督分类的系统，采用随机森林算法进行地物分类，特别针对不透水表面提取和土地利用分类场景进行了优化。系统能够加载多波段遥感影像数据和训练样本，自动训练随机森林分类器，生成高精度的分类结果，并支持与最大似然法等传统分类方法的准确性对比分析，为遥感影像分类提供科学可靠的解决方案。

功能特性

• 多波段影像支持：兼容Landsat系列等多波段遥感影像数据
• 随机森林分类：采用集成学习算法，基于投票机制实现高精度分类
• 训练样本管理：支持各类地物样本的像元坐标和类别标签加载
• 精度评估：提供总体分类精度、Kappa系数等指标的详细评估报告
• 方法对比：内置与最大似然法的分类结果对比分析功能
• 结果可视化：生成分类栅格图像和对比分析图表

使用方法

1. 数据准备：准备多波段遥感影像数据和对应的训练样本数据
2. 参数配置：设置随机森林算法参数和分类类别定义
3. 模型训练：系统自动训练随机森林分类器
4. 分类执行：对影像数据进行分类处理
5. 结果分析：查看分类结果、精度评估报告和对比分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存以处理大型遥感影像数据

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括遥感影像数据的读取与预处理、训练样本数据的加载与验证、随机森林分类器的参数设置与模型训练、影像分类任务的执行与结果生成、分类精度的自动评估计算、与传统最大似然分类法的对比分析，以及最终分类结果图表和评估报告的输出展示。