【摘 要】
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以北方典型河口湿地-黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的S
【机 构】
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首都师范大学资源环境与旅游学院,三维信息获取与应用教育部重点实验室,资源环境与地理信息系统北京市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(编号:2017YFC0505903)~~
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以北方典型河口湿地-黄河三角洲湿地为研究区,采用在特征选择和分类提取等方面具有明显优势的随机森林算法,对研究区内的湿地信息进行提取。首先基于多时相、光谱信息丰富的Sentinel-2数据生成4类不同的特征变量,包括光谱特征、植被指数和水体指数、红边指数、纹理特征;再根据以上特征构建6种不同的提取方案,对黄河三角洲湿地信息进行提取并验证不同方案的提取精度,旨在选择最佳方案改善湿地信息提取的效果。结果表明:(1)有效地使用多种特征变量是提高湿地信息提取的关键,就不同特征对湿地信息提取的贡献率而言,红边指数&g
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