【摘 要】
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针对森林资源分类研究较少且缺少相对简单有效的方法的情况,提出一种结合面向对象和随机森林的森林资源分类方法。面向对象分割技术可减少“椒盐效应”,随机森林分类算法具有
【机 构】
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广州大学地理科学学院,河南省时空大数据产业技术研究院,河南大学环境与规划学院,中山大学地理科学与规划学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB2100702);国家自然科学基金重点项目(41431178);广东省自然科学基金重点项目(2016A030311016);智慧广州时空信息云平台建设项目(GZIT2016-A5-147);河南省时空大数据产业技术研究院资助项目(2017DJA001);中央高校基本科研业务费专项资金(19lgpy44)~~
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针对森林资源分类研究较少且缺少相对简单有效的方法的情况,提出一种结合面向对象和随机森林的森林资源分类方法。面向对象分割技术可减少“椒盐效应”,随机森林分类算法具有高准确度、抗噪声能力强、性能稳定等优势。鉴于此,通过调整面向对象的分割参数,构造最优特征空间及估算随机森林中决策树的数量等,构建了最优的面向对象随机森林分类模型。另外,选择了SVM算法作对比试验。试验结果显示,本文分类算法的总体精度达到83.34%,Kappa系数为0.7892,明显高于SVM,能够有效提高森林资源分类的精度。
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