摘 要： 精確提取土地利用類(lèi)型是治理流域生態(tài)環(huán)境的重要途徑，而分類(lèi)算法繁多，針對(duì)分類(lèi)的對(duì)象效果不一。洱海流域作為高原斷陷湖泊具有其獨(dú)有的特征，開(kāi)展分類(lèi)方法適用性研究具有重要意義。以洱海流域作為研究區(qū)，基于Sentinel-2影像數(shù)據(jù)，創(chuàng)新地融合了地物的光譜特征、幾何結(jié)構(gòu)和紋理特征，篩選出34 個(gè)最優(yōu)分類(lèi)特征值，運(yùn)用特征空間優(yōu)化算法，對(duì)比分析支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和決策樹(shù)3 種分類(lèi)方法在洱海流域的適用性。結(jié)果表明，在特征重要性排名中，紅邊指數(shù)（NDREI）相對(duì)于歸一化植被指數(shù)（NDVI）和比值植被指數(shù)（RVI）表現(xiàn)出更為顯著的優(yōu)勢(shì)，在所有特征中貢獻(xiàn)率排名居首位；在優(yōu)化特征空間后，支持向量機(jī)（SVM）的分類(lèi)總體精度和Kappa 系數(shù)效果最好，提高3.75 和5.06 個(gè)百分點(diǎn)，決策樹(shù)（DT）效果最差，僅提高了1 和1.17 個(gè)百分點(diǎn)；相對(duì)于其他兩種分類(lèi)方法，優(yōu)化特征空間的隨機(jī)森林（RF）分類(lèi)總體精度和Kappa 系數(shù)最高，達(dá)到90.63% 和88.87%，并且在細(xì)節(jié)上更符合真實(shí)地物分布，如在地物分布的細(xì)碎區(qū)域、區(qū)分濕地、水體和建設(shè)用地的效果明顯。利用特征空間優(yōu)化算法提高了分類(lèi)方法的精度，隨機(jī)森林對(duì)洱海流域的土地利用分類(lèi)具有最強(qiáng)的適用性。

關(guān)鍵詞：洱海流域；紅邊指數(shù)；土地利用分類(lèi)；FSO 算法；適用性研究

中圖分類(lèi)號(hào)：S28 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1795（2024）09-0126-08

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2024.09.021