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基于形态距离的日负荷数据自适应稳健聚类算法 被引量:27
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作者 李阳 刘友波 +5 位作者 刘俊勇 程明畅 马铁丰 魏文涛 尹龙 宁世超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期3409-3419,共11页
为克服传统划分式聚类算法的聚类数k值难以确定以及聚类结果稳定性较差的问题,提出一种基于日负荷曲线形态距离的自适应稳健聚类方法。利用差分算法和分位数对原始日负荷曲线进行特征提取,将其转化为描述负荷曲线形态特征的离散类属性数... 为克服传统划分式聚类算法的聚类数k值难以确定以及聚类结果稳定性较差的问题,提出一种基于日负荷曲线形态距离的自适应稳健聚类方法。利用差分算法和分位数对原始日负荷曲线进行特征提取,将其转化为描述负荷曲线形态特征的离散类属性数据,用曲线形态差异度量替代对负荷数据的欧氏距离度量,避免数据标幺化可能带来的信息缺失;进一步引入特征属性加权和隶属度惩罚,根据样本形态特征,提出基于动态层次Fuzzy U-K-modes的自适应聚类算法,通过多阶段聚类和构建聚类系谱,自适应地确定聚类中心和k值,在不过多损失效率的前提下,使聚类结果的稳定性大幅提升;最后以某地区4869个用户的日负荷数据为研究对象,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 形态距离 特征提取 差异度量 动态层次Fuzzy U-K-modes 聚类系谱图 自适应稳健聚类
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基于神经网络的雷达抗转发式距离欺骗干扰方法 被引量:19
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作者 吕强 李建勋 +1 位作者 秦江敏 马晓岩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期240-243,共4页
为实现雷达抗转发距离欺骗干扰,提出了一种基于神经网络和模式识别技术的目标与干扰的识别方法。该方法将抗干扰过程看作对目标和干扰进行识别的过程,利用干扰信号和目标的能量差别与起伏特性差异,确定出用于分类的特征因子,使该特征因... 为实现雷达抗转发距离欺骗干扰,提出了一种基于神经网络和模式识别技术的目标与干扰的识别方法。该方法将抗干扰过程看作对目标和干扰进行识别的过程,利用干扰信号和目标的能量差别与起伏特性差异,确定出用于分类的特征因子,使该特征因子受信干比的影响远小于用传统检测方法时的影响,最后利用径向基(radialbasisfunction,RBF)神经网络进行分类。仿真结果表明,此方法在检测概率和稳定性上都优于传统方法,在信干比接近于零的情况下尤为明显。 展开更多
关键词 雷达抗干扰 神经网络 距离欺骗 特征提取 径向基
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基于改进多尺度排列熵的列车轴箱轴承诊断方法研究 被引量:15
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作者 李永健 宋浩 +2 位作者 刘吉华 张卫华 熊庆 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期33-39,共7页
多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中。由于粗粒化过程中的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵。通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较发现,在不同尺度下改进多尺度排列... 多尺度排列熵作为非线性方法,被广泛应用于时间序列复杂性和随机性的评估之中。由于粗粒化过程中的缺陷会导致熵值精度低、稳定性差,提出了改进多尺度排列熵。通过仿真信号与传统多尺度排列熵方法比较发现,在不同尺度下改进多尺度排列熵方法估计的熵值结果更加稳定,且误差减小。结合马氏距离特征选择与遗传算法优化的支持矢量机模式识别算法,提出了一种智能化的轴承故障诊断方法。通过列车轴箱轴承实验数据进行验证,结果表明该方法可准确识别出不同类型的故障轴承。 展开更多
关键词 多尺度排列熵 马氏距离 特征提取 支持矢量机 故障诊断
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基于VMD去噪和散布熵的管道信号特征提取方法 被引量:14
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作者 周怡娜 董宏丽 +1 位作者 张勇 路敬祎 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期959-969,共11页
针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过... 针对管道声波信号非线性、非平稳性特点和管道泄漏信号特征提取困难的问题,提出一种管道声波信号特征提取方法。首先,采用变分模态分解(VMD)算法对采集到的声波信号进行去噪,在此过程中采用最小巴氏距离法确定VMD分解的模态个数,并通过评估VMD分解后各本征模态函数(IMF)分量与原始信号的概率密度之间的Wasserstein距离(WD)来筛选有效模态,对筛选的有效模态进行重构。然后,对重构的信号计算其散布熵值作为信号特征参数,最后将特征参数输入极限学习机(ELM)进行工况识别。实验结果表明,本文方法能够较准确地分类识别管道信号,总的识别率达到了100%。 展开更多
关键词 管道泄漏 变分模态分解 Wasserstein距离 散布熵 特征提取
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基于Hausdorff距离的轮廓线匹配 被引量:13
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作者 王文成 李晓伟 +1 位作者 智佳 赵彦发 《西安邮电学院学报》 2007年第3期91-94,共4页
提出了一种轮廓线的匹配方法。首先,通过计算轮廓上每一点的曲率并选取特征点,以特征点及其两侧的若干点构成特征段,用特征段对轮廓进行分段描述,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。实验证... 提出了一种轮廓线的匹配方法。首先,通过计算轮廓上每一点的曲率并选取特征点,以特征点及其两侧的若干点构成特征段,用特征段对轮廓进行分段描述,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。实验证明该方法是有效的。 展开更多
关键词 轮廓匹配 HAUSDORFF距离 特征点 曲率
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运用模式分类的雷达抗转发式距离欺骗干扰方法 被引量:12
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作者 李建勋 秦江敏 马晓岩 《雷达与对抗》 2004年第1期30-32,68,共4页
针对雷达转发式欺骗干扰中的距离欺骗,提出了一种基于模式分类来识别目标与干扰的方法。该方法基于干扰和目标能量和起伏特性差异确定提取特征因子,再利用RBF神经网络方法进行分类。仿真结果表明,该方法具有较好的抗距离欺骗干扰性能。
关键词 雷达 转发式欺骗干扰 距离欺骗 模式分类 RBF神经网络
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特征优选下的农作物遥感分类研究 被引量:13
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作者 朱梦豪 李国清 彭壮壮 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期122-128,共7页
针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征,未考虑特征间相关性问题的不足,提出一种改进JM距离特征选择算法。该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价,以此确定每个类对的最优特征组合,然后综合所有类对... 针对JM距离特征选择算法仅从类别可分性上评价特征,未考虑特征间相关性问题的不足,提出一种改进JM距离特征选择算法。该算法根据类别可分性与特征间相关性成反比的思想对特征进行评价,以此确定每个类对的最优特征组合,然后综合所有类对的最优特征组合获取最终特征优选结果,用于后续分类实验。以Sentinel-2遥感影像为数据源,利用RF和SVM分类器,结合本文算法、JM距离算法对研究区进行了分类实验。结果表明,该文所提算法的分类精度要优于JM距离算法,其中与RF分类器结合的方案最优,总体分类精度和Kappa系数分别为:93.69%、0.9263,证明了算法在作物遥感分类中的有效性。 展开更多
关键词 JM距离 相关性 特征选择 随机森林
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基于M-LP特征加权聚类的果树冠层图像分割方法 被引量:13
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作者 程浈浈 祁力钧 +3 位作者 程一帆 吴亚垒 张豪 肖雨 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期191-198,260,共9页
针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域在H、S分量上的马氏距离,构造马氏距离相似度矩阵M;其次,提取... 针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域在H、S分量上的马氏距离,构造马氏距离相似度矩阵M;其次,提取图像像素的垂直位置作为空间特征P,在HSI空间内的I分量上,利用最大熵算法提取图像的阴影区域,并进行掩膜处理,将获取的阴影区域作为空间特征的加权区域L,从而构造阴影位置加权的空间特征LP;最后,对获取的M-LP特征矩阵进行归一化处理,分别进行上背景、下背景、果树冠层、杂草4个类别的K-means聚类,最终完成图像分割。为验证算法的有效性,在采集的果树图像上进行了分割试验,结果表明,基于M-LP特征的聚类方法能有效解决重度杂草干扰条件下果树冠层被漏分的问题。采用精确率、召回率和F1值3个评价指标对分割结果进行定量评价,选取不同杂草干扰程度(轻微、中等、较强)和时间段(早晨、中午、傍晚)的果树图像,分别以传统K-means和GMM聚类算法作为对比进行试验,结果表明,相对于未经过特征提取的普通聚类分割方法,本文算法对于不同杂草干扰程度和不同拍摄时间段下的果树冠层分割表现出一定的鲁棒性,平均精确率为87.1%,平均召回率为87.7%,平均F1值为87.1%。分割和验证结果表明,在进行有效图像特征提取的基础上,结合少量标注作为先验知识的无监督分割方法可以准确分割出果树冠层区域。 展开更多
关键词 果树冠层 图像分割 杂草干扰 马氏距离 特征提取
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一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法 被引量:10
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作者 周锋飞 陈卫东 李良福 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期605-609,共5页
针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的... 针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度。 展开更多
关键词 图像配准 Canny边缘 HAUSDORFF距离 特征匹配
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基于空间特征的BI-LSTM人体行为识别 被引量:12
10
作者 付仔蓉 吴胜昔 +1 位作者 吴潇颖 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期225-232,共8页
随着微软Kinect等深度相机的出现,使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果,但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息。利用双向长短期记忆... 随着微软Kinect等深度相机的出现,使用具有简洁性、鲁棒性和视图无关表示的3D骨架节点数据来识别人体行为的方法获得了很好的效果,但现有的针对骨骼序列数据的大多数学习方法缺少空间结构信息和详细的时空动态信息。利用双向长短期记忆网络(BI-LSTM)模型能长时间存储骨骼序列的特点获得丰富的双向时间信息对动作的顺序进行建模,同时从3D骨骼关节点坐标中提取关节点之间的相对距离特征和相对角度特征来加强空间结构特征,完成从骨骼数据中实现人体行为识别。该方法有效地进行了人体行为动作分类,提高了识别准确性。 展开更多
关键词 行为识别 骨骼数据 距离特征 角度特征 BI-LSTM
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基于多维Hausdorff距离算法的站域电流回路故障检测 被引量:11
11
作者 南东亮 王维庆 +3 位作者 赵启 冯长有 张路 周杰 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第11期63-71,共9页
目前电流二次回路检测主要以红外测温和电流互感器二次负载离线检测为主,电流二次回路故障发生后,现场处理仍然依靠人工检测排查,无法及时有效识别并定位二次回路故障。提出基于多维Hausdorff距离算法的站域电流回路故障检测方法,利用... 目前电流二次回路检测主要以红外测温和电流互感器二次负载离线检测为主,电流二次回路故障发生后,现场处理仍然依靠人工检测排查,无法及时有效识别并定位二次回路故障。提出基于多维Hausdorff距离算法的站域电流回路故障检测方法,利用电流互感器同源性数据传输的特点,通过检测分析不同装置内采集到的电流二次采样数据,考虑电气量特征时间序列变化的有序性及运动性,检测出二次电流回路异常。实例分析表明,该方法可以有效定位并识别检测电流回路二次接地故障。 展开更多
关键词 多特征量 HAUSDORFF距离 故障特征 电流二次回路 故障检测
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基于空间点特征和改进Hausdorff距离的图像配准方法 被引量:10
12
作者 鲁珊 雷英杰 +1 位作者 孔韦韦 雷阳 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1664-1667,共4页
在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在... 在基于特征的图像配准中,针对基于边缘的Hausdorff距离计算效率低的问题,提出用能表示图像空间结构的特征点来进行Hausdorff距离计算的方法。该方法是通过检测图像中的特征点来减少匹配点集中点的数量,实验证明了该方法的有效性,以及在计算和匹配时间上要优于基于边缘特征的Hausdorff距离计算方法。针对稀疏特征点集的特点,提出了改进Hausdorff距离,该距离通过改进部分Hausdorff距离使其更加适用于稀疏点集的距离计算,实验表明该距离在抗噪等方面优于其他Hausdorff距离。 展开更多
关键词 图像配准 HAUSDORFF距离 特征匹配 特征点
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Radar automatic target recognition based on feature extraction for complex HRRP 被引量:9
13
作者 DU Lan LIU HongWei BAO Zheng ZHANG JunYing 《Science in China(Series F)》 2008年第8期1138-1153,共16页
Radar high-resolution range profile (HRRP) has received intensive attention from the radar automatic target recognition (RATR) community. Usually, since the initial phase of a complex HRRP is strongly sensitive to... Radar high-resolution range profile (HRRP) has received intensive attention from the radar automatic target recognition (RATR) community. Usually, since the initial phase of a complex HRRP is strongly sensitive to target position variation, which is referred to as the initial phase sensitivity in this paper, only the amplitude information in the complex HRRP, called the real HRRP in this paper, is used for RATR, whereas the phase information is discarded. However, the remaining phase information except for initial phases in the complex HRRP also contains valuable target discriminant information. This paper proposes a novel feature extraction method for the complex HRRP. The extracted complex feature vector, referred to as the complex feature vector with difference phases, contains the difference phase information between range cells but no initial phase information in the complex HRRR According to the scattering center model, the physical mechanism of the proposed complex feature vector is similar to that of the real HRRP, except for reserving some phase information independent of the initial phase in the complex HRRP. The recognition algorithms, frame-template establishment methods and preprocessing methods used in the real HRRP-based RATR can also be applied to the proposed complex feature vector-based RATR. Moreover, the components in the complex feature vector with difference phases approximate to follow Gaussian distribution, which make it simple to perform the statistical recognition by such complex feature vector. The recognition experiments based on measured data show that the proposed complex feature vector can obtain better recognition performance than the real HRRP if only the cell interval parameters are properly selected. 展开更多
关键词 complex high-resolution range profile (HRRP) radar automatic target recognition (RATR) feature extraction minimum Euclidean distance classifier adaptive Gaussian classifier (AGC)
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基于特征融合的三维人脸识别 被引量:9
14
作者 常俊彦 达飞鹏 蔡亮 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期47-51,共5页
针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库... 针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征点间的测地线距离所组成的矩阵即为局部特征.使用加权求和法对这2种特征进行融合,并根据最近邻匹配法则,在FRGC人脸数据库上进行测试.实验结果表明,该方法可以很好地结合全局特征和局部特征的互补信息,识别效果优于各单一特征的分类性能,并且具有较好的表情鲁棒性. 展开更多
关键词 深度图像 PCA 测地线距离 特征融合
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基于Hausdorff距离的点云分片精简算法 被引量:9
15
作者 杨秋翔 杨小青 杜健 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第8期2105-2109,共5页
提出一种基于Hausdorff距离的点云分片精简算法。对点云模型进行X-Y边界获取,保留形状特征;计算除边界外其余数据点对应的曲率,根据平均曲率构造点云模型的模糊集,引入模糊集合理论得到曲率分片的最佳阈值;以曲率最大、最小值差值的1%... 提出一种基于Hausdorff距离的点云分片精简算法。对点云模型进行X-Y边界获取,保留形状特征;计算除边界外其余数据点对应的曲率,根据平均曲率构造点云模型的模糊集,引入模糊集合理论得到曲率分片的最佳阈值;以曲率最大、最小值差值的1%作为点云的曲率间隔,依次对点云数据进行分片,使某一数据点对当前分片点云的归属程度达到最大;计算各分片内数据点主曲率的Hausdorff距离,获取并保留特征点。实验结果表明,该算法提高了点云精简率,有效缩短了精简时间,较好保留了点云细节特征。 展开更多
关键词 HAUSDORFF距离 点云分片 数据精简 模糊集合理论 特征点
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基于How-net的词语语义相似度算法 被引量:9
16
作者 马永起 韩德培 +2 位作者 蒙立荣 余杰 程铮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期151-155,共5页
对词语相似度、义原相似度和概念相似度进行研究,结合How-net义原树,提出一种计算义原相似度的算法。考虑义原节点所处的深度、义原节点间的距离以及义原节点兄弟数目,在义原相似度基础上,给出词语语义相似度算法。实验结果表明,与评论... 对词语相似度、义原相似度和概念相似度进行研究,结合How-net义原树,提出一种计算义原相似度的算法。考虑义原节点所处的深度、义原节点间的距离以及义原节点兄弟数目,在义原相似度基础上,给出词语语义相似度算法。实验结果表明,与评论的倾向性算法和语义相似度算法相比,该算法在不增加算法复杂度的情况下,提高了词语语义相似度准确性。 展开更多
关键词 相似度 路径长度 概念相似度 义原距离 特征结构
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基于聚类分析与几何的目标特征敏感性评估算法 被引量:9
17
作者 吴瑕 周焰 +1 位作者 杨龙坡 崔建 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期914-918,共5页
为克服在较少先验知识的情况下,人为选择目标特征进行分类识别的盲目性,提出一种基于聚类分析与几何学的目标特征评估方法.该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识,定义了样本在特征空间中分布的"紧密度"、&qu... 为克服在较少先验知识的情况下,人为选择目标特征进行分类识别的盲目性,提出一种基于聚类分析与几何学的目标特征评估方法.该方法在类内类间距离的基础上引入几何学中有关圆的知识,定义了样本在特征空间中分布的"紧密度"、"分离度"函数和"松紧度"权重,以考察目标特征对目标样本之间的分类敏感性,并根据评估结果选取适当特征构成一个新的联合特征,以提高对目标的分类识别效率.最后通过仿真验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 聚类分析 几何学 类距离 特征评估 敏感性 目标识别
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远程教育成人学习者特点及其教学策略 被引量:8
18
作者 杨永芳 《成人教育》 北大核心 2017年第12期34-37,共4页
科学技术的发展和进步促进了远程教育的出现,作为一种新型的教学方式和教学手段,远程教育已经成为继续教育的重要渠道,为我国成人继续教育事业作出了重大贡献。远程教育的主要对象是成人学习者,这类学员具有明确的学习目标,具有较强的... 科学技术的发展和进步促进了远程教育的出现,作为一种新型的教学方式和教学手段,远程教育已经成为继续教育的重要渠道,为我国成人继续教育事业作出了重大贡献。远程教育的主要对象是成人学习者,这类学员具有明确的学习目标,具有较强的自主性和独立性,学习时间十分有限,要想提升远程教育成人学习者的学习质量和学习效果,必须了解和掌握成人学习者的特点,制定有针对性的教学方案,只有这样,成人学习者学习质量的提升才会有希望。 展开更多
关键词 远程教育 成人学习者 特点 针对性教学
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巴氏距离和K-L变换结合的特征选择 被引量:7
19
作者 宣国荣 郑俊翔 +2 位作者 杨程云 柴佩琪 施云庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期90-92,共3页
该文提出巴氏距离(BhattacharyyaDistance)和K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择。采用巴氏距离特征选择眼3,5演的迭代算法,可以获得最小错误率上界。当特征维数高时,为了减少巴氏距离特征选择计算时间,对样本先进行K-L变换,将特征... 该文提出巴氏距离(BhattacharyyaDistance)和K-L(Karhunen-Loeve)变换结合的特征选择。采用巴氏距离特征选择眼3,5演的迭代算法,可以获得最小错误率上界。当特征维数高时,为了减少巴氏距离特征选择计算时间,对样本先进行K-L变换,将特征降低到中间维数。然后进行巴氏距离特征选择,降低到结果的维数。用基于MNIST手写体数字库的试验表明,该文方法比单纯用巴氏距离特征选择计算时间大大减少,并比主分量方法(即单纯使用K-L变换)特征选择的错误率小得多。 展开更多
关键词 巴氏距离 K-L变换 主分量方法 特征选择
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基于Google earth engine渭-库绿洲果园遥感提取 被引量:1
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作者 盛艳芳 买买提·沙吾提 +1 位作者 何旭刚 李荣鹏 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期103-111,共9页
针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森... 针对干旱区果园大面积遥感提取困难、识别精度低等问题,本研究基于GEE(Google earth engine)平台,综合应用Sentinel-1/Sentinel-2影像构建特征集。通过对比原始特征组合、Jeffries-Matusita(J-M)距离、属性重要度3种优化方式,结合随机森林(Random forest,RF)分类方法,对比得到最佳优化方式,探索果园最优分类特征集。结果表明:识别效果最好的方案为G17 JM,总体精度为91.25%,kappa系数为0.89,面积精度为82.55%。最优特征集为B8_asm、B8_ent、B8_idm、NDVI re3、B6、B7、a、e、b、EVI、B11、B8A、B8、VV。使用J-M距离进行特征集优化,有效降低数据量、提高计算效率,更有利于精确遥感识别果园种植面积。表明GEE快速、准确获取果园种植面积的可行性,为获取果园动态变化提供强有力的基础。 展开更多
关键词 Google earth engine(GEE) 特征优化 J-M距离 特征集
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