【摘 要】
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为提高滨海区域湿地信息提取的精度,以曹妃甸地区为例,通过融合主成分分析、形状、纹理、几何、水体指数、植被指数等52个特征变量,采用Relief-F算法模型优选出20个特征变量,对比分析C5.0、CART、QUEST决策树算法在滨海区域的分类精度.研究结果表明:特征优选下QUEST决策树方法的分类精度最高,总体分类精度为86.9%,Kappa系数为0.84.基于特征优选的决策树分类精度均高于未特征优
【机 构】
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华北理工大学矿业工程学院,河北省矿业开发与安全技术重点实验室,河北省矿区生态修复产业技术研究院
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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河北省自然科学基金(D2019209317),河北省自然科学基金(D2019209322),唐山市科技计划重点研发项目(19150231E)
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为提高滨海区域湿地信息提取的精度,以曹妃甸地区为例,通过融合主成分分析、形状、纹理、几何、水体指数、植被指数等52个特征变量,采用Relief-F算法模型优选出20个特征变量,对比分析C5.0、CART、QUEST决策树算法在滨海区域的分类精度.研究结果表明:特征优选下QUEST决策树方法的分类精度最高,总体分类精度为86.9%,Kappa系数为0.84.基于特征优选的决策树分类精度均高于未特征优选下的决策树与未特征优化的QUEST决策树相比,在草本沼泽和泥沙质滩涂两种土地类型上,分类精度有明显提高.
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