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基于随机森林特征优选的冬小麦分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于多时相Landsat 8 OLI数据,进行综合光谱、植被指数的特征提取与特征选择的方法研究。通过分析光谱与植被指数特征时序变化,提取最佳时相光谱,构建小麦提取特征;采用基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择算法优选特征。结果表明:利用优选特征分类时,总体精度为89.78%,小麦分类精度为98.33%;与优选前特征的分类结果相比,精度分别提高了2.96%、2.55%;基于重要性与Pearson相关性的随机森林特征选择提高了分类精度和分类器工作效率。 相似文献
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森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。 相似文献
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实时、准确地获取森林生态系统树种类型对森林资源调查与监测有重要意义.本文以吉林省抚松县为中心研究区,利用不同时相Landsat-8影像,讨论森林生态系统各地类在不同时相上光谱特征的差异,结合多时相影像的互补信息并使用支撑向量机(support vector machine,SVM)分类方法对森林树种类型进行分类.结果表明,总体分类精度达到73.67％,Kappa系数为0.65,可以满足实际应用需求. 相似文献
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为研究我国首颗携带红边波段的高分六影像（GF-6）在林地与非林地上的识别贡献,本文选择复杂林地类型的安徽省黄山市作为研究区,采用特征优选（RFE）与随机森林（RF）相结合的方法开展了林地与非林地识别潜力研究。首先根据实地调查、Google Earth影像及林地"一张图"样本数据构建了样本库;然后基于DEM、多时相光谱特征、植被指数、红边指数等特征开展分类,并比较不同模型精度及不同变量的重要度。结果表明：GF-6红边信息对林地非林地识别较为重要,引入红边信息可将总体分类精度提升2%,其他新增波段及地形特征对林地与非林地识别贡献并不明显;多时相数据的运用相比单时相数据可整体提高林地类型的分类精度2.93%~4.1%,单时相分类结果6月最好,9月次之,12月最差;特征优选可以有效减少数据输入维数（46到15）,并取得最高分类精度,在不牺牲精度的同时保证了运算数据量的减少且明确了不同变量的贡献,具有较强的应用意义。 相似文献
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单变量特征选择的苏北地区主要农作物遥感识别 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感识别多源特征综合和特征优选是提高遥感影像分类精度的关键技术。农作物遥感识别中,识别特征的相对单一和数量过多均会导致作物识别精度不理想。随机森林(random forests)采用分类与回归树(CART)算法来生成分类树,结合了bagging和随机选择特征变量的优点,是一种有效的分类方法。单变量特征选择(univariate feature selection)能够对每一个待分类的特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分舍弃不好的特征,优选得到的特征用于分类。本文基于随机森林和单变量特征选择,利用多时相光谱信息、植被指数信息、纹理信息及波段差值信息,设计多组分类实验方案,对江苏省泗洪县的高分一号(GF-1)和环境一号(HJ-1A)影像进行分类研究,旨在选择最佳的分类方案对实验区主要农作物进行识别和提取。实验结果表明:(1)多源信息综合的农作物分类精度明显高于单一的原始光谱特征分类,说明不同类型特征的引入能改善分类效果;(2)基于单变量特征选择算法的优选特征分类效果最佳,总体精度97.07%,Kappa系数0.96,表明了特征优选在降低维度的同时,也保证了较高的分类精度。随机森林和单变量特征选择结合的方法可以提高遥感影像的分类精度,为农作物的识别和提取研究提供了有效的方法。 相似文献
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机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。 相似文献
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本文以雷州半岛为研究区,利用Sentinel-2A影像数据和真实植被样本数据,综合探讨了机器学习中随机森林与支持向量机的分类效果,并与传统的最大似然法进行比较。提取Sentinel-2A影像9个波段、7个植被指数、72个纹理特征,通过递归特征消除法挑选了10个特征组合,并将其应用于3种分类方法中,对其分类效果进行比较。结果表明:①有效使用多种特征变量是提高植被类型识别精度的关键,就不同特征对植被类型识别的重要性而言,光谱特征与纹理特征相当且大于植被指数,三者重要性相差不大;②随机森林分类效果最佳,不但能对特征进行有效选择,而且能保证植被类型提取精度,提高运行效率;③基于随机森林特征选择的递归特征消除法得到的特征组合不能对其他分类器性能进行优化,对随机森林模型本身的优化效果也有限。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(6)
为探索GF-1 PMS多光谱数据影像在低山丘陵地貌破碎地区主要农作物遥感识别中的信息有效性,以重庆市永川区卫星湖街道为例,利用研究区多时相、多光谱特征影像,对研究区油菜、玉米、水稻等主要作物进行信息提取。提取结果显示,利用GF-1多时相多特影像,水稻作物信息提取生产精度与用户精度均达到90%以上,提取精度较低的旱地作物玉米提取效果也得到了提升,油菜作物信息提取生产精度大幅度高于用户精度,主要作物提取总体精度OA为80.93%,Kappa系数0.635,分类质量达到较好水平。基于多时相GF-1影像光谱、纹理等特征的面向对象分类方法,能够有效地提取南方低山丘陵破碎地貌地区主要农作物空间分布信息,提高主要农作物的遥感识别精度,为山地农作物遥感信息提取提供参考。 相似文献
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航空影像农田类型分类在地理国情监测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
航空影像的植被信息提取是遥感影像分类中的难点,仅利用光谱信息难以提取农田类型。本文以江苏农田为主要覆盖的典型区域为研究对象,选择航空影像利用随机森林算法提取不同的农田信息。本研究采用多尺度的分割方法,面向对象实现特征信息提取。根据光谱、纹理以及几何形状特性筛选出较为合适的特征作为参数,利用随机森林算法实现植被二级分类,分类精度达到84.60%,KAPPA系数为0.753,可为地理国情生产提供一定的参考。 相似文献
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韩国林业局(Korean Forest Service,KFS)为了更好地贯彻韩国森林规划,通过使用各种森林数据库,包括森林类型地图和国家森林资源调查,建立了基于GIS的森林灾害管理系统.同时基于森林灾害数据库,建立了森林信息共享平台、森林信息共享门户,用于林业信息与林业专题图的共享.其针对韩国林业局的业务,还构建了森林灾害管理系统,包括森林灾害数据库管理系统、森林火灾管理系统、森林病虫害管理系统、山体滑坡管理系统.韩国森林灾害管理系统使用实地监测工具,预测与森林空间信息有关的森林灾害信息;通过监测防止森林灾害发生,在发生灾害时减少识别时间.通过森林灾害管理系统,可以链接各种政府机构和信息,以实现对火灾、山体滑坡、病虫害和森林生态系统的综合管理系统.通过提供空间information–based位置信息服务,韩国森林灾害管理系统还能给现场提供快速的响应. 相似文献
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以分布式虚拟森林灭火环境为例,基于HLA/RTI协议,设计和初步实现了地形、树木、林火、灭火工具联邦成员组成的分布式森林灭火仿真系统虚拟场景的三维动态生成与显示。系统将仿真的底层通讯和上层的模型控制框架、三维图形绘制分离开来,形成各个独立的模块,具有扩展性和重用性。 相似文献
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K. V. S. Badarinath K. Madhavi Latha T. R. Kiran Chand 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2004,32(4):317-322
Forests over Indian region are fire prone during summer season and effective means for monitoring such events is important. Satellite data with its repetitive and wide area coverage provides data sets required for monitoring such events. The advances in sensor technology and multi-satellite systems have improved capability for monitoring such events. The present study addresses forest fires monitoring using night time data sets of ENVISAT-AATSR data over Indian Region. The results of the study indicated that region specific algorithms are required for forest fire detection as soils in tropical regions have higher temperatures during night time. 相似文献
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世界森林的数字地球监测 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍中国风云气象卫星FY－1,FY－2对地观测数据应用于全球森林资源的分类监测。讨论中国加入WTO以后对全球森林资源再分配的新战略。以全球观点,分析贵州省的森林资源特色及其对世界的特殊贡献。评价21世纪中国森林数据库与林业管理信息系统的规划与建设。 相似文献
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介绍中国风云气象卫星FY－1,FY－2对地观测数据应用于全球森林资源的分类监测。讨论中国加入WTO以后对全球森林资源再分配的新战略。以全球观点,分析贵州省的森林资源特色及其对世界的特殊贡献。评价21世纪中国森林数据库与林业管理信息系统的规划与建设。 相似文献
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遥感信息的获取、处理过程中的不确定性是制约遥感信息产品化和实用化的重要因素,因为它会给最后的结果带来误差,在生产实践中减弱不确定性给遥感应用带来的影响至关重要,它决定了结果的可信度,本文介绍了在林业遥感应用中减弱不确定性的一个方法的具体应用。 相似文献
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森林防火地理信息系统的设计与开发 总被引：5，自引：0，他引：5
将GIS技术应用于森林防火,实现了C/S与B/S相混合的森林防火信息监测模式。以湖北森林防火系统为例,给出了系统软件结构、功能实现及数据库的设计,为实现基于GIS的森林防火系统提供参考。通过系统运行过程中的数据采集、历史数据累积,可以实现森林防火数据的分析、挖掘,为有效防治森林火灾提供重要途径。 相似文献
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This study demonstrates the use of high resolution IRS1C LISS-III and PAN merged data for growing stock assessment in Timli Forest Range, west of Dehradun. The merged data set was generated using principal component-based image fusion. The merged data had advantage of colour and high resolution from LISS-III and PAN respectively. It facilitated in differentiation and mapping of a number of forest categories in terms of type and density. The homogeneous forest strata were field inventoried for individual tree height and diameter using sample plots following two-phase sampling design. The plot inventory data was analysed to arrive at image level growing stock estimates. The study revealed that pure sal forest has maximum growing stock followed by sal mixed forest and miscellaneous forest. The study also shows good scope of high resolution data for growing stock assessment. 相似文献