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| 基于随机森林算法的城市不透水面信息提取——以长春市为例 | |
| 作者姓名： | 常翔宇 柯长青 |
| 作者单位： | 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京 210023 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金（BK20180343） |
| 摘 要： | 为了快速、准确地掌握不透水面的空间分布及满足动态变化信息现实需求,本文基于多分类器集成学习的思想,引入随机森林算法,以Landsat8影像为数据源,长春市为实验区,选取光谱特征、纹理测度、空间变换后的独立分量等25个特征变量进行分类研究,根据OOB误差进行重要性分析并试验得出最优的分类模型,实现高精度不透水面信息的提取... |
| 关 键 词： | 不透水面 随机森林 影像分类 特征提取 |
| 收稿时间： | 2019-12-09 |
| 修稿时间： | 2020-07-06 |
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