【摘 要】
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基于多源遥感数据探讨土壤水分反演算法的精度及有效性,对大尺度土壤水分的监测变化研究乃至全球气候变化的研究具有重要的应用价值。土壤水分反演过程中存在许多不确定性,文章以美国大陆作为研究区,针对土壤水分反演模型、模型因变量的不确定性进行分析。对于土壤水分反演模型,随机森林(RF)比反向传播神经网络(BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)精度更高,不确定性更低;对于土壤水分反演模型因变量,使用现场观测
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基于多源遥感数据探讨土壤水分反演算法的精度及有效性,对大尺度土壤水分的监测变化研究乃至全球气候变化的研究具有重要的应用价值。土壤水分反演过程中存在许多不确定性,文章以美国大陆作为研究区,针对土壤水分反演模型、模型因变量的不确定性进行分析。对于土壤水分反演模型,随机森林(RF)比反向传播神经网络(BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)精度更高,不确定性更低;对于土壤水分反演模型因变量,使用现场观测数据作为模型因变量时反演模型精度最高,使用地表模型产品或卫星土壤水分产品作为因变量训练土壤水分模型会传递
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城中村是我国快速城市化进程中的一个特殊产物,通常存在人口密集、建筑私自改造等问题。开展城中村的识别和监测对城乡统筹规划以及精细化治理等具有重要意义。基于深度学习提出了一种新的城中村遥感识别模型,该模型包括一个多尺度扩张卷积模块和一个非局部特征提取模块,前者能够聚合多层级空间特征以适应城中村形状、尺度的变异性;后者用于提取全局语义特征以提高城中村的类间可分性。选取北京市二环与六环之间的区域作为研究区
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评
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