CN109522788B - 基于随机森林分类算法的城市范围提取方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN109522788B CN201811159030.1A CN201811159030A CN109522788B CN 109522788 B CN109522788 B CN 109522788B CN 201811159030 A CN201811159030 A CN 201811159030A CN 109522788 B CN109522788 B CN 109522788B
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Abstract

本发明涉及一种基于随机森林分类算法的城市范围提取方法、装置及电子设备。本发明的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法包括如下步骤：并根据夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；从样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型；将待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。本发明的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法能够根据夜间灯光遥感影像和植被指数，识别城市区域和非城市区域。

Description

基于随机森林分类算法的城市范围提取方法、装置及电子 设备
技术领域
本发明涉及城市发展研究信息技术领域，特别是涉及一种基于随机森林分类算法的城市范围提取方法、装置及电子设备。
背景技术
目前城市范围提取主要采用航空航天遥感技术，相比于传统的地面实际测量的方法，遥感技术有着工作量小、成本低、周期短、效率高等特点，并且能够满足当前研究城市化的需求。传统的遥感技术提取城市范围的方式一般是利用一年内较高分辨率的多光谱的遥感影像进行提取，其提取过程主要包括影像的几何校正、大气校正、镶嵌、裁剪、分类等步骤。由于多光谱的遥感影像获取受到天气的影响较大，因此所得到的影像在进行几何校正、镶嵌等工作时由于成像时间的不同导致其操作比较困难。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，其能够根据夜间灯光遥感影像和植被指数，识别城市区域和非城市区域。
本发明是通过如下方案实现的：
一种基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，包括如下步骤：
获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；
根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元；
从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；
获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
本发明所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，根据样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像和数据，训练出最优的随机森林算法模型，通过该模型，可以根据待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像判断所述待识别区域是否为城市范围，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善城市范围数据。
在一种实施例中，根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元，包括如下步骤：
如果所述样本区域内某一像元中的夜间灯光遥感数据大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据小于第二设定阈值，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元。
在一种实施例中，从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，包括如下步骤：
基于行政区划边界分层采样训练样本。
在一种实施例中，基于行政区划边界分层采样训练样本，还包括如下步骤：
生成一值为0～1之间的随机数；
获取每一层中选中样本数量与城市像元与非城市像元总数量之间的比例值；
如果所述随机数小于所述比例值，则将该选中样本作为训练样本。
在一种实施例中，根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元前，还包括如下步骤：
根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
进一步地，本发明还提供一种基于随机森林分类算法的城市范围提取装置，包括：
第一数据采集模块，用于获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
第二数据采集模块，用于获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；
样本处理模块，用于根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元；
随机森林训练模块，用于从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；
第三数据采集模块，用于获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
城市范围判断模块，用于将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
本发明所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取装置，根据样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像和数据，训练出最优的随机森林算法模型，通过该模型，可以根据待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像判断所述待识别区域是否为城市范围，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善城市范围数据。
在一种实施例中，所述随机森林训练模块，包括：
像元区分单元，用于判断所述样本区域内的夜间灯光遥感数据是否大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据是否小于第二设定阈值，如果是，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元。
在一种实施例中，还包括：
水体移除模块，用于根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
进一步地，本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项基于随机森林分类算法的城市范围提取方法。
进一步地，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及储存在所述存储器并可被所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的任意一项基于随机森林分类算法的城市范围提取方法。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为一种实施例中基于随机森林分类算法的城市范围提取方法流程图；
图2为一种实施例中选取训练样本流程图；
图3为不同的行政区域，采样选取训练样本流程图；
图4为一种实施例中基于随机森林分类算法的城市范围提取方法流程图；
图5为一种实施例中基于随机森林分类算法的城市范围提取装置结构示意图；
图6为一种实施例中电子设备结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1，在一种实施例中，基于随机森林分类算法的城市范围提取方法包括如下步骤：
步骤S10：获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像。
步骤S20：获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数。
所述夜间灯光遥感影像，为在夜间无云的情况下，卫星上的遥感传感器获取的陆地或水体的可见光源图像，所述夜间灯光遥感数据(NTL)，为与所述夜间灯光遥感影像所对应的数据，为对夜间灯光遥感影像中，每一分辨率中的灯光亮度的数值指示，所述夜间灯光遥感数据值通常为0-63。所述植被指数(NDVI)为根据植被的光谱特性，将卫星可见光和近红外波段进行组合，形成的植被覆盖指标，定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。植被指数的值通常为-1至1，在冰雪覆盖、水体及沙漠区域，植被指数通常为小于零的常数，所述植被指数图像，为所述植被指数数据与所述夜间灯光遥感影像所对应的数据表所形成的图像。所述夜间灯光城市指数(the Vegetation Adjusted NTL Urban Index，VANUI)为根据所述植被指数数据调整后的夜间灯光遥感数据，在本实施例中，所述夜间灯光城市指数的计算公式为：VANUI＝NTL*(1-NDVI)，其中，样本区域的夜间灯光遥感影像及数据和植被指数影像及数据可通过卫星遥感数据获取。
步骤S30：根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元。
在本实施例中，通过判断夜间灯光遥感数据的高低，以及，植被指数数据的高低，来判断样本区域的某一像元属于城市像元或非城市像元，其中，夜间灯光遥感数据较高的区域并且植被指数数据较低的区域，为城市像元，植被指数数据较高的区域，则为非城市像元。
步骤S40：从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本。
步骤S50：获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像。
所述待识别区域为样本区域中，需要识别为城市范围，或非城市范围的区域。
其中，待识别区域的夜间灯光遥感影像及数据和植被指数影像及数据可通过卫星遥感数据获取。
步骤S60：将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
本发明所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，根据样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像和数据，训练出最优的随机森林算法模型，通过该模型，可以根据待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像判断所述待识别区域是否为城市范围，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善城市范围数据。
在一种实施例中，为了更好的筛选训练样本，根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元前，还包括如下步骤：
根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
所述水体分布数据为与所述夜间灯光遥感影响所对应的关于水体的分布数据，可通过卫星遥感获取，将水体分布数据中的水体分布坐标输入夜间灯光遥感影像中，可以移出夜间灯光遥感影像中的水体坐标。
请参阅图2，在一种实施例中，步骤S30中根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元，具体包括如下步骤：
步骤S31：如果所述样本区域内某一像元中的夜间灯光遥感数据大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据小于第二设定阈值，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元。
其中，第一设定阈值和第二设定阈值为设定值。所述像元为灯光遥感影像或植被指数影像中的最小分辨率单元，如果某一像元中的灯光遥感数据大于第一设定阈值，且植被指数数据小于第二设定阈值，则说明该像元很可能为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则说明该像元很可能为非城市像元，而其他区域，例如灯光遥感数据小于第一设定阈值，且植被指数数据小于第二设定阈值的像元，则比较难以判断是否为城市像元或非城市像元，因此，不选为训练样本。在本实施例中，第一设定阈值为40，第二设定阈值为0.4。
由于同一城市中，不同行政区域的发达程度不同，因此，其城市范围判断标准有所不同，因此，在一种实施例中，基于行政区域边界分层采样来选取训练样本，不同的行政区域，分别采样，来选取训练样本。
请参阅图3，在一种实施例中，在不同的行政区域，采样选取训练样本包括如下步骤：
步骤S32：生成一值为0～1之间的随机数。
步骤S33：获取每一层中选中样本数量与城市像元与非城市像元总数量之间的比例值。
步骤S34：如果所述随机数小于所述比例值，则将该选中样本作为训练样本。
其中，所述比例值的计算公式为：P＝Ns/N，其中，Ns为每一层中选中的样本数量，N为城市像元和非城市像元总数量。选取像元时，如果所述随机数小于所述比例值P，则该像元被选中为样本像元，如果所述随机数大于所述比例值P，则该像元不被选中。在本实施例中，样本数量Ns为城市像元和非城市像元总数量的15％。
请参阅图4，在一个具体的实施例中，本发明基于随机森林分类算法的城市范围提取方法包括如下步骤：
步骤S401：获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像。
步骤S402：根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
步骤S403：获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数。
步骤S404：区分样本区域的城市像元和非城市像元，并基于行政区划边界分层，从城市像元和非城市像元中选取训练样本。
步骤S405：生成一值为0～1之间的随机数，并获取每一层中选中样本数量与城市像元与非城市像元总数量之间的比例值。
步骤S406：如果所述随机数小于所述比例值，则将该选中样本作为训练样本。
步骤S407：根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立原始样本集S。
步骤S408：通过Bootstrap方法在原始样本集S中抽取k个训练样本集。
步骤S409：对k个训练集进行学习，以此生成k个决策树模型。在决策树生成过程中，共有4个输入变量，从4个变量中随机抽取n个变量，各个内部节点均是利用这n个特征变量上最优的***方式来***，且n值在随机森林模型的形成过程中为恒定常数。
步骤S410：将k个决策树的结果进行组合，经反复训练，形成最优随机森林算法模型。
步骤S411：获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像。
步骤S412：将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
本发明所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，根据样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像和数据，训练出最优的随机森林算法模型，通过该模型，可以根据待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像判断所述待识别区域是否为城市范围，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善城市范围数据；通过移除水体数据，以及对采样样本更精确的划分，以及采用随机数抽样策略，能更准确的建立随机森林回归模型，自动提取到更准确的城市范围。
请参阅图5，在一种实施例中，本发明基于随机森林分类算法的城市范围提取装置500，包括：
第一数据采集模块501，用于获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
第二数据采集模块502，用于获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；
样本处理模块503，用于根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元；
随机森林训练模块504，用于从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；
第三数据采集模块505，用于获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
城市范围判断模块506，用于将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
在一种实施例中，还包括水体移除模块507，用于根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
在一种实施例中，所述样本处理模块503，包括：
像元区分单元5031，用于判断某一像元中的灯光遥感数据是否大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据是否小于第二设定阈值，如果是，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元。
在一种实施例中，所述随机森林训练模块504，还包括：
随机数生成单元5041，用于生成一值为0～1之间的随机数；
比例值获取单元5042，用于获取每一层中选中样本数量与城市像元与非城市像元总数量之间的比例值；
判断单元5043，用于在所述随机数小于所述比例值时，将该选中样本作为训练样本。
本发明所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取装置，根据样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像和数据，训练出最优的随机森林算法模型，通过该模型，可以根据待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像判断所述待识别区域是否为城市范围，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善城市范围数据；通过移除水体数据，以及对采样样本更精确的划分，以及采用随机数抽样策略，能更准确的建立随机森林回归模型，自动提取到更准确的城市范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
请参阅图6，在一种实施例中，本发明的电子设备60包括存储器61和处理器62，以及储存在所述存储器61并可被所述处理器62执行的计算机程序，所述处理器62执行所述计算机程序时，实现如上述任意一项实施例中的基于随机森林分类算法的降水数据估算方法。
在本实施例中，控制器62可以是一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件。存储介质61可采用在一个或多个其中包含有程序代码的存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机可读储存介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于：相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；
根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元，如果所述样本区域内某一像元中的夜间灯光遥感数据大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据小于第二设定阈值，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元，其中，夜间灯光遥感数据较高的区域并且植被指数数据较低的区域为城市像元，植被指数数据较高的区域则为非城市像元；
从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；
获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
2.根据权利要求1所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，其特征在于，从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，包括如下步骤：
基于行政区划边界分层采样训练样本。
3.根据权利要求2所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，其特征在于，基于行政区划边界分层采样训练样本，还包括如下步骤：
生成一值为0～1之间的随机数；
获取每一层中选中样本数量与所述城市像元与非城市像元总数量之间的比例值；
如果所述随机数小于所述比例值，则将该选中样本作为训练样本。
4.根据权利要求1所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取方法，其特征在于，根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元前，还包括如下步骤：
根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
5.一种基于随机森林分类算法的城市范围提取装置，其特征在于，包括：
第一数据采集模块，用于获取样本区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
第二数据采集模块，用于获取样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，并根据所述夜间灯光遥感数据和植被指数数据获取样本区域的夜间灯光城市指数；
样本处理模块，用于根据样本区域的夜间灯光遥感数据和植被指数数据，获取所述样本区域中的城市像元和非城市像元，其中，夜间灯光遥感数据较高的区域并且植被指数数据较低的区域为城市像元，植被指数数据较高的区域则为非城市像元，所述随机森林训练模块，包括：
像元区分单元，用于判断所述样本区域内的夜间灯光遥感数据是否大于第一设定阈值，且该像元中的植被指数数据是否小于第二设定阈值，如果是，则该像元为城市像元，如果某一像元中的植被指数数据大于第二设定阈值，则该像元为非城市像元；
随机森林训练模块，用于从所述样本区域中的城市像元和非城市像元中选取训练样本，并根据所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所选举出的训练样本以及样本区域的夜间灯光遥感数据、植被指数数据和夜间灯光城市指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的城市像元和非城市像元作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；
第三数据采集模块，用于获取待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像；
城市范围判断模块，用于将所述待识别区域的夜间灯光遥感影像和植被指数影像输入最优随机森林算法模型，判断该区域是否为城市范围。
6.根据权利要求5所述的基于随机森林分类算法的城市范围提取装置，其特征在于，还包括：
水体移除模块，用于根据水体分布数据，移除所述夜间灯光遥感影像中的水体像元。
7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：
该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任意一项基于随机森林分类算法的城市范围提取方法。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及储存在所述存储器并可被所述处理器执行的计算机程序，其特征在于：
所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4所述的任意一项基于随机森林分类算法的城市范围提取方法。
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