一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法

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海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数(NDVI)的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号(GF-2)为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹
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利用2008?2018年逐小时自动站资料、常规地面高空观测资料、NCEP-FNL资料,统计黄、渤海7级及以上气旋大风过程,围绕气旋加深率和气压梯度讨论气象因子与气旋强度和发展关系,根据Petterssen地面气旋发展公式讨论温度平流、涡度平流和非绝热加热在气旋中的作用.结果表明:(1)70.5%气旋入海后加强,14.7%成为爆发性气旋,17.6%气旋入海过程强度不变,11.7%气旋入海后减弱.影响黄、渤海的温带气旋过程主要发生在秋季,春冬季次之,夏季一次也没有出现过.入海发展的气旋多位于200 hPa高空
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