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基于機器學習的高光譜濕地植被分類研究

羅寧; 阮仁宗; 王俊海 河海大學地球科學與工程學院; 江蘇南京211100
  • 濕地植被
  • 機器學習
  • 高光譜影像
  • 分類精度

摘要:為實現濕地植被的精細分類和高精度制圖,為濕地管理部門提供準確的決策依據,以美國加州薩克拉門托—圣華金水域的典型濕地植被為研究對象,以高光譜影像為數據源,結合野外GPS采樣點,對典型濕地植被的光譜反射率作一階導數和二階導數處理,基于均值置信區間原理篩選特征波段,基于單因素分析法篩選能夠明顯區分植被類型的植被指數。聯合特征波段和植被指數構建特征集,利用機器學習C5.0決策樹生成知識規則并提取濕地植被信息。結果表明,基于機器學習C5.0決策樹的濕地植被提取總體精度為80.09%,Kappa系數為0.792,與最大似然法比較,總體精度提升10.79%,Kappa系數提升0.105,說明基于機器學習的C5.0決策樹法能夠實現植被的精細分類,方法切實可行。

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林業調查規劃

  • 預計1-3個月 預計審稿周期
  • 0.54 影響因子
  • 農業 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:云南省林業和草原局;主辦單位:云南省林業調查規劃院西南地區林業信息中心

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