【摘 要】
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从土壤速效钾光谱中挖掘关键特征较为困难,导致高光谱反演模型预测精度较低。针对此问题,提出了一种混合式随机森林特征选择算法。首先采用封装式特征选择方法进行特征预选,
【机 构】
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中国海洋大学环境科学与工程学院海洋环境与生态教育部重点实验室,青岛农业大学理学与信息科学学院,山西工程技术学院信息工程与自动化系,国家海洋局北海环境监测中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点基金项目(41731280);山东省自然科学基金项目(ZR2017MC041)资助
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从土壤速效钾光谱中挖掘关键特征较为困难,导致高光谱反演模型预测精度较低。针对此问题,提出了一种混合式随机森林特征选择算法。首先采用封装式特征选择方法进行特征预选,快速去除冗余并保留相关特征,然后再利用改进的随机森林特征选择算法对预处理后的特征进行精选,通过增大关键特征与冗余特征的区分度以及采用迭代特征选择的方式,使精选后的特征具有更好的鲁棒性与区分性,较好的解决了土壤速效钾高光谱反演模型精度较低的问题。为了验证所提出算法的有效性,选取了青岛市大沽河流域具有代表性的124个土壤样品为实验对象,利用提出的算法
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