【摘 要】
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利用新疆阿克苏地区温宿县2014—2015年生长季的7景时序Landsat 8 OLI数据,提取光谱特征、纹理特征、植被指数等高维信息,并基于随机森林算法(Random Forest,RF)构建分类模型
【机 构】
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淮河流域气象中心,安徽省气象台,安徽科技学院资源与环境学院
【基金项目】
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淮河流域气象开放研究基金(HRM201606),安徽科技学院引进人才资助项目(ZHYJ201603)
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利用新疆阿克苏地区温宿县2014—2015年生长季的7景时序Landsat 8 OLI数据,提取光谱特征、纹理特征、植被指数等高维信息,并基于随机森林算法(Random Forest,RF)构建分类模型。分析了RF模型中重要参数树个数k、节点分裂特征个数m对分类精度的影响,计算GINI系数评估所有特征重要性,探索最佳特征子集,完成模型的参数率定与信息冗余消除,实现了温宿县研究区内的多种作物类型精细分类,并对比分析了随机森林与其他几种机器学习算法的分类性能。结果表明:作物分类的3类特征中,重要性排名靠前的分
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