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宁夏石嘴山地区盐碱地变化的目标级检测
被引量：
3
1
作者
吴静波
汪西原
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期104-109,共6页
采用同一地区、不同时相的Landsat 8OLI影像数据,结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量,分别采用随机森林分类法(RF)和支持向量机分类法(SVM)对宁夏石嘴山地区进行影像分类,研究发现:影响分类模型精度的有DEM数据、归一化差异植被...
采用同一地区、不同时相的Landsat 8OLI影像数据,结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量,分别采用随机森林分类法(RF)和支持向量机分类法(SVM)对宁夏石嘴山地区进行影像分类,研究发现:影响分类模型精度的有DEM数据、归一化差异植被指数(NDVI)、短波红外波段、归一化差异湿度指数(NDMI)与第一主分量均值(M)等重要参量。RF的分类精度略高于SVM,总体分类精度为95.492%,Kappa系数为0.947;盐碱地的分类精度为98.510%,计算效率是SVM的16.5倍;RF方法更适合进行盐碱地目标级的变化检测。根据两个时相影像的RF分类结果,得到2014—2017年研究区盐碱地面积减少约133.56km2,减少比例56.368%,生态环境改善和盐碱地改良趋势较好。
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关键词
随机森林分类法
盐碱地
归一化
差异
植被
指数
归一化差异湿度指数
变化检测
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职称材料
题名
宁夏石嘴山地区盐碱地变化的目标级检测
被引量：
3
1
作者
吴静波
汪西原
机构
宁夏大学物理与电子电气工程学院
宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室
出处
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期104-109,共6页
基金
国家自然科学基金(41561087)
文摘
采用同一地区、不同时相的Landsat 8OLI影像数据,结合影像的光谱、纹理和地理特征等24个变量,分别采用随机森林分类法(RF)和支持向量机分类法(SVM)对宁夏石嘴山地区进行影像分类,研究发现:影响分类模型精度的有DEM数据、归一化差异植被指数(NDVI)、短波红外波段、归一化差异湿度指数(NDMI)与第一主分量均值(M)等重要参量。RF的分类精度略高于SVM,总体分类精度为95.492%,Kappa系数为0.947;盐碱地的分类精度为98.510%,计算效率是SVM的16.5倍;RF方法更适合进行盐碱地目标级的变化检测。根据两个时相影像的RF分类结果,得到2014—2017年研究区盐碱地面积减少约133.56km2,减少比例56.368%,生态环境改善和盐碱地改良趋势较好。
关键词
随机森林分类法
盐碱地
归一化
差异
植被
指数
归一化差异湿度指数
变化检测
Keywords
random forest classification
saline land
normalized difference vegetation index（NDVI）
normalized difference humidity index（NDMI）
change detection
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宁夏石嘴山地区盐碱地变化的目标级检测
吴静波
汪西原
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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