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应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测
被引量:
13
1
作者
张加龙
胥辉
陆驰
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期25-30,共6页
依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影...
依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。
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关键词
Landsat8
OLI
香格里拉
高山松
地上生物量
梯度提升回归树
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职称材料
基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
2
作者
王斌涛
冷腾飞
+1 位作者
王益涵
郑家骅
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第11期66-69,共4页
WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为...
WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为连续优化问题,并对离线指纹数据库进行特征提取去除冗余得到离线指纹的主要特征;然后,利用提取特征后的位置指纹数据和特征对应的坐标迭代构造多个CART TREE,利用每个CART TREE损失函数的负梯度值构造集成多个CART TREE得到GBRT定位模型;最后,利用待定位点位置指纹信号特征结合GBRT定位模型预测待定位点位置。实验结果表明:所提出算法相较于其他同类算法误差分别减少14.7%,22.4%,37.1%,能够有效提高定位精度。
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关键词
室内定位
冗余噪声
近邻成分分析
位置指纹
渐进梯度回归树
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职称材料
题名
应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测
被引量:
13
1
作者
张加龙
胥辉
陆驰
机构
西南林业大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期25-30,共6页
基金
林业公益性行业科研专项(201404309)
2017年云南省唐守正院士专家工作站人才培养计划
西南林业大学林学一级学科中青年后备人才培养计划(5009750101-1)
文摘
依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。
关键词
Landsat8
OLI
香格里拉
高山松
地上生物量
梯度提升回归树
Keywords
Landsat80LI
Shangri-La
Pinus
densata
Aboveground
biomass
gradient
boost
regression
tree
(
gbrt
)
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
2
作者
王斌涛
冷腾飞
王益涵
郑家骅
机构
上海工程技术大学工程训练中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第11期66-69,共4页
基金
国家科技部“十二五”支撑计划资助项目(2015BAF10B00)
教育部产学合作协同育人项目(202101211020)
上海市科学技术委员会基金资助项目(17511110204)。
文摘
WiFi指纹定位方法性能易受到室内无线信号波动的影响使得离线指纹存在冗余噪声而导致定位精度不足。对此,本文提出一种改进近邻成分分析(NCA)结合渐近梯度回归树(GBRT)室内定位方法。首先,构造连续可微的目标函数将离散优化问题转化为连续优化问题,并对离线指纹数据库进行特征提取去除冗余得到离线指纹的主要特征;然后,利用提取特征后的位置指纹数据和特征对应的坐标迭代构造多个CART TREE,利用每个CART TREE损失函数的负梯度值构造集成多个CART TREE得到GBRT定位模型;最后,利用待定位点位置指纹信号特征结合GBRT定位模型预测待定位点位置。实验结果表明:所提出算法相较于其他同类算法误差分别减少14.7%,22.4%,37.1%,能够有效提高定位精度。
关键词
室内定位
冗余噪声
近邻成分分析
位置指纹
渐进梯度回归树
Keywords
indoor
localization
redundant
noise
neighbor
component
analysis(NCA)
location
fingerprinting
gradient
boost
regression
tree
(
gbrt
)
分类号
TP393.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用Landsat8 OLI和GBRT对高山松地上生物量的估测
张加龙
胥辉
陆驰
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
2
基于回归近邻成分分析和GBRT的室内定位方法
王斌涛
冷腾飞
王益涵
郑家骅
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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