【摘 要】
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微观地形分类是地形分析、地貌研究、土壤制图、滑坡防治等诸多地学研究及应用领域的基础性工作。针对当前微观地形分类中以规则化知识为依据的方法自动化程度低、分类存在残
【机 构】
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长沙理工大学交通运输工程学院,长沙理工大学特殊环境道路工程湖南重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41671446);长沙理工大学交通领域重点实验室开放基金项目(kfj140502)资助
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微观地形分类是地形分析、地貌研究、土壤制图、滑坡防治等诸多地学研究及应用领域的基础性工作。针对当前微观地形分类中以规则化知识为依据的方法自动化程度低、分类存在残缺等问题,引入人工智能领域的随机森林算法,建立了基于随机森林的栅格DEM微观地形分类方法。参考已有研究的实验区域,以栅格DEM为源数据,以山体部位分类为微观地形分类典型样例进行实验验证与分析。实验结果表明,该方法避免了烦琐的数据叠加分析过程,分类结果完整性可达到100%。
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