期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于无人机高光谱影像和机器学习的红树林树种精细分类 被引量：15
1
作者 姜玉峰 齐建国 +3 位作者 陈博伟 闫敏 黄龙吉 张丽 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1416-1424,共9页
利用海南省文昌市清澜港红树林保护区的无人机高光谱影像,采用递归特征消除的随机森林算法(Recursive Feature Elimination-Random Forest,RFE-RF)优选植被光谱特征和纹理特征,通过机器学习中的随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(... 利用海南省文昌市清澜港红树林保护区的无人机高光谱影像,采用递归特征消除的随机森林算法(Recursive Feature Elimination-Random Forest,RFE-RF)优选植被光谱特征和纹理特征,通过机器学习中的随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法对研究区内的红树林树种进行精细分类,并对比分析和评价分类模型参数设置对总体精度的影响。结果表明:RF分类方法的总体精度为92.70%、Kappa系数为0.91,与传统的SVM分类方法相比,RF算法均提高了5类树种的生产者精度和使用者精度,能够有效地对红树林树种进行精细分类,可为种植资源规划和生态环境保护等方面提供技术支持。 展开更多
关键词 机器学习 随机森林 高光谱 特征提取 精细分类
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部