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提出一种利用面向对象多特征和改进的单类随机森林分类器(improved one-class random forest classifier,iOCRF)从多传感器遥感数据提取滑坡的新方法。从两时相高分辨率多光谱图像和中分辨率数字高程模型(DEM)数据中提取的图像对象多特征,来定量表达滑坡引起地表变化和滑坡区地形特征,利用iOCRF对所有特征图像进行分类以提取滑坡。据研究区两时相高分辨多光谱图像和30 m分辨率的ASTER全球DEM数据对提出的方法进行评价。结果表明,所提出方法的提取精度优于只利用部分特征提取和利用传统随机森林的提取精度;利用iOCRF计算不同特征的重要性,并分析不同特征对滑坡提取的贡献。 相似文献
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本文主要针对以前存在的几种反演Q值方法(即升时法、频谱比法、子波拟合法和振幅拟合法)对随机噪霎时 十分敏感的缺点,进行了进一步的理论分析,找出了一种有效地抑制随机干扰的方法,即用统计拟合的原理来达到抑制甚至消除随机噪音的影响,使这种Q值反演方法能直接用于实际资料处理,经验证达到了较好的效果。 相似文献
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河流污染带的随机模拟方法 总被引:10,自引:0,他引:10
根据随机理论,推导了一个描述污染带变化的概率模型,并采用Monte-Carlo抽样法对其求数值解。该随机模型的解是一个随机物,实例计算表明,它的解能够反映任一计算点的浓度变化趋势及范围,并能够给浓度等值线附加上概率的意义,表现了在不确定因素的影响下,污染带随机变化的情况。 相似文献
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