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基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演
被引量：
9
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作者
刘曙光
董行
+2 位作者
娄厦
DORZHIEVNA Radnaeva Larisa
NIKITINA Elena
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期695-704,共10页
以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面...
以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草(入侵物种)为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35%提高至87.55%,Kappa系数由0.72提高至0.84。该方法适用于存在“异物同谱”问题的湿地植物群落研究。
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关键词
长江口湿地
湿地植被分类
植物密度
随机森林模型
特征
变量
优化
下载PDF
职称材料
题名
基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演
被引量：
9
1
作者
刘曙光
董行
娄厦
DORZHIEVNA Radnaeva Larisa
NIKITINA Elena
机构
同济大学土木工程学院
同济大学长江水环境教育部重点实验室
俄罗斯科学院西伯利亚分院贝加尔湖自然管理研究所
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期695-704,共10页
基金
国家自然科学基金(42072281)
上海市科技创新行动计划(20230742500)
上海市土木工程高峰学科建设项目(2019010207)。
文摘
以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草(入侵物种)为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.35%提高至87.55%,Kappa系数由0.72提高至0.84。该方法适用于存在“异物同谱”问题的湿地植物群落研究。
关键词
长江口湿地
湿地植被分类
植物密度
随机森林模型
特征
变量
优化
Keywords
Yangtze River Estuary wetland
vegetation classification
vegetation density
random forest model
feature variables optimization
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林特征变量优化的湿地植物分类与密度反演
刘曙光
董行
娄厦
DORZHIEVNA Radnaeva Larisa
NIKITINA Elena
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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职称材料
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