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摘要

Sentinel-2A卫星遥感数据具有较丰富的光谱波段和较高的空间分辨率，通过对这些信息进行提取与选择，进行识别提取地物，从而实现土地利用信息的提取。

提取Sentinel-2A影像中的光谱特征，植被指数、水体指数特征以及纹理特征，在随机森林的模型下，使用平均不纯度的减少方法计算各个特征的重要性。然后将特征按重要性从大到小的顺序依次导入，使用袋外数据逐次计算模型的OOB精度，选取OOB精度最高处所对应的特征数量，从而确定模型最优的特征数量，然后将使用优选特征和训练好的随机森林模型与全部特征训练好的随机森林模型进行结果的比较

结果表明：基于特征优选的随机森林分类方法优