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1.
随着互联网产业的飞速发展,电子商务开始进入农业领域。以电子商务起步较早的"洛川苹果"作为研究对象进行调研。基于随机森林模型的决策树集成算法,对农业网络销售体系整体进行数据分析,模型构建,从问题表象出发挖掘其在不同部分的影响因子,最终基于影响因素解决问题,提出合理化建议:加强农村基础设施建设、健全农村公共服务体系以及完善农村电子商务培训制度等,因地制宜,推进农业电子商务的健康发展。  相似文献   
2.
基于2015年多时相MODIS数据,以黑龙江省主要农作物(大豆、玉米和水稻)为研究对象,利用黑龙江省主要作物的物候期特征、NDVI特征曲线信息和NDWI反映的耕地类型,采用决策树构建不同种类农作物的遥感提取模型,以提取大尺度农作物的空间分布格局信息。结果表明,构建的遥感提取模型有效地提取了主要农作物的空间分布信息,以东北实地调查数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为83.90%、84.71%和78.26%;以统计数据为评价标准,玉米、水稻、大豆的分类精度分别为84.463%、88.094%和81.485%。  相似文献   
3.
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。  相似文献   
4.
草原露天煤矿区资源开采、开垦等人类活动导致土地利用变化及生态系统碳储量不断变化,利用遥感技术可实现准确、快速监测。本文基于1984—2016年共9期的Landsat多时相遥感影像,以内蒙古草原大型露天煤矿区为研究区,利用面向对象决策树方法得到研究区的土地利用信息,进一步利用土地转移矩阵和景观格局指数分析,基于2016年分类结果进行变化监测,高覆盖草地斑块占景观面积比例减少,景观形状指数增加;随着1999年排土场的生态复垦,近年来复垦与采矿区扩增速率基本保持一致;通过年平均温度与降水量建立碳密度估算模型,得到总体固碳-261.07×103t,表现为碳排放。总的来看碳储量出现降低现象,与草地面积转化为农田、采矿区等碳储量较少的土地类型有关,排土场复垦对减缓土地碳储量减少有一定作用。本研究表明:遥感技术可用于受采矿等人类活动影响造成的矿区土地利用/覆盖与碳储量变化特征实时、动态监测与分析,为采取合理的环境保护措施提供了一定的理论依据。  相似文献   
5.
跨比例尺新旧居民地目标变化分析与决策树识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
陈利燕  张新长  林鸿  杨敏 《测绘学报》2018,47(3):403-412
变化分析与探测是跨比例尺地图数据更新的核心问题之一。以往研究主要关注时间维上地理实体时空演化引起的地图目标变化,甚至将地图目标变化等同于地理实体真实变化,忽略了尺度维上由地图综合导致的表达变化。本文以居民地数据为例,从表层形式和深层缘由对跨比例尺新旧地图数据间的目标变化进行深入分析。在此基础上,引入机器学习领域的决策树方法构建变化信息识别模型。该模型的目标是判别时态变化和表达变化两种类型,从而提取用于更新小比例尺地图数据的真正变化信息。结合广州市多比例尺地图数据库更新任务及实际数据进行验证,结果显示设计的变化探测模型可以达到90%以上的整体精度。  相似文献   
6.
基于TM影像属性和形态特征的土地覆被制图方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文以浙江省中南部地区不同时相30m分辨率的2景TM影像为基本数据,采用面向对象的方法实现了研究区的土地覆被制图。首先,在eCognition软件中采用多尺度分割算法,以光谱信息、纹理特征、几何特征等实现研究区的对象分割,使分割后的对象边界与实际地物边界尽量保持一致,通过建立多层次地物特征规则,进行最优分割尺度下的遥感多层次识别分类;然后,分析可用于分类的属性特征和形态特征,通过对这些特征的统计值对比分析,选取了对象的紧致度、长宽比、MNDWI、LBV等特征构建了决策树模型,实现了研究区1:25万的土地覆被分类;最后,采用目视解译和野外样本2种方式对分类结果进行精度验证,其中,目测随机样点评价得到的总体精度为87.66%,野外样本点评价得到的总体精度为83.38%。研究表明:面向对象的分类方法不仅具有较高的精度,而且图斑与实际地物边界能较好地吻合,很好地避免了混合像元误分的现象,同时能消除像元分类的"椒盐现象"。  相似文献   
7.
文章探讨提高卫星遥感大范围流域下垫面分类方法:通过集合贝叶斯分类器和决策树分类器的优势,充分利用TM影像覆被信息,结合影像时相动态信息以获得分类准确的土地覆盖/利用类型;再结合DEM生成的坡度信息得到下垫面类型,最终确定水文地理单元.以河南省的东湾流域为例进行验证,结果表明:贝叶斯法和决策树法分类各有优势,两者结合可以获取更准确的土地覆盖/利用分类结果,辅以时相类信息可以进一步修正类别间的混淆.  相似文献   
8.
提出一种基于精度较高的Landsat TM数据检测刺槐林枯梢状况的方法,整个过程分为:1)利用监督分类提取出林地分布范围,制作刺槐林地掩膜;2)对刺槐林地利用线性光谱混合模型进行混合像元分解,得到健康刺槐、非光合作用绿色植被(NPV)、土壤的丰度图,定义刺槐林的健康分类等级:健康或轻度枯梢、中度枯梢、重度枯梢或死亡;3)利用决策树分类器对丰度图像、归一化植被指数(NDVI)以及经缨帽变换获取的亮度和绿度成分定义一组规则,进行刺槐林生长健康状况分类,分类结果与实地样方数据具有较好的一致性,利用林冠分级向导进行精度分析,精度达82.2%,Kappa系数为0.752。  相似文献   
9.
10.
城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。  相似文献   
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