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基于随机森林回归的电离层幅度闪烁指数预测 被引量：2
1
作者 钟伦珑 刘明远 +1 位作者 胡铁乔 刘永玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2350-2356,共7页
为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测... 为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测到的闪烁指数,训练生成基于随机森林回归的幅度闪烁指数预测模型。实验结果表明,与传统电离层幅度闪烁指数计算方法相比,随机森林回归模型预测得到的闪烁指数相关性更强、精度更高。 展开更多
关键词 幅度闪烁指数 随机森林回归 电离层结构状态 载噪比 电离层闪烁监测 全球导航卫星系统 预测模型
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基于改进随机森林回归模型的木材染色配方预测研究
2
作者 管雪梅 何中生 杨渠三 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期231-237,共7页
为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机... 为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机森林回归模型(RFR)模型及其他模型相比,优化后的模型(PCA-RS-RFR)配方均方误差为0.00491,相较于固定参数RFR(0.00695)、RS-RFR(0.00618)等具有明显优势,运行效率也较出色。 展开更多
关键词 木材染色配方 随机搜索算法 随机森林回归模型 反射率曲线
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基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算 被引量：10
3
作者 王琪 常庆瑞 +5 位作者 李铠 陈晓凯 缪慧玲 史博太 曾学亮 李振发 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-542,共11页
为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利... 为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利用主成分分析(PCA)对叶绿素敏感的可见光波段(390~780 nm)一阶导数光谱进行降维,将特征值大于1的主分量结合特征参数和植被指数形成不同的输入变量,用偏最小二乘回归和随机森林回归构建冬小麦冠层叶绿素估算模型,并利用独立样本对模型进行验证。结果表明,小麦冠层叶绿素含量与一阶导数光谱在751 nm处的相关性最高(r=0.71),特征参数中红边蓝边归一化(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与叶绿素含量的相关性最高(r=0.66),植被指数(VI)中修正归一化差异指数(mND705)相关性最高(r=0.74)。在输入变量相同的情况下,基于随机森林(RF)回归的预测模型均优于偏最小二乘回归(PLSR)模型,其中PCA-VI-RF模型的各精度指标均达到最优(r^(2)=0.94,RMSE=1.05,RPD=3.70),是冬小麦冠层叶绿素含量估算的最优模型。 展开更多
关键词 冬小麦 冠层叶绿素 主成分分析 偏最小二乘法 随机森林回归
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基于随机森林回归模型的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素实证分析 被引量：1
4
作者 余文芊 周丙娟 《安徽农业科学》 CAS 2024年第11期47-53,59,共8页
利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:... 利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:模型的准确率和决定系数(R^(2))均大于80%,且五折交叉验证结果的准确率也大于80%。因子层重要性全域范围内是宏观区位影响度、繁华程度、产业集聚效应、交通条件和区域规划因子比基础设施条件和环境条件因子更大;其中,城区受产业集聚效应因子影响最大,而城郊受交通规划条件因子影响最大,且两者受繁华程度和交通条件因子影响也较大。因素层重要性全域范围内是宏观区位影响度最大,其次是繁华程度、交通条件、产业集聚效应和区域规划,而其余因素影响相对较小;其中,城区受产业集聚效应影响最大,而城郊受区域规划条件影响最大,其次繁华程度和交通条件也对土地级别质量有较大影响,而宏观区位影响度的影响相对减小。 展开更多
关键词 集体经营性建设用地 土地级别质量 影响因素 随机森林回归模型
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基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
5
作者 刘艳群 肖付刚 陈彩虹 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第9期79-83,共5页
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现... [目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现小麦粉灰分含量的快速测定。[结果]该方法与实际结果基本一致,测定误差低于0.01 g/100 g,且重复性波动差距低于0.01 g/100 g,平均测定时间为24 min。[结论]试验方法具有较高的测量精度和重复性,显著提升了测定效率。 展开更多
关键词 快速测定 小麦粉 随机森林回归模型 灰分含量 影响因素
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基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：35
6
作者 孙雪莲 舒清态 +1 位作者 欧光龙 胥辉 《林业资源管理》 北大核心 2015年第1期71-76,共6页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回归遥感估测模型。结果表明:随机森林回归遥感估测模型的决定系数(R2)=0.97,均方根误差(RMSE)=4.97;模型的预估精度(P)=87.67%。利用已经训练好的随机森林估测模型,估测研究区思茅松人工林生物量为3 644 612.00t;单位面积生物量为59.90 t/hm2。研究结果可为其它典型森林类型生物量或碳储量估测提供案例分析。 展开更多
关键词 景谷县 生物量 随机森林回归 思茅松
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基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型 被引量：45
7
作者 杜续 冯景瑜 +1 位作者 吕少卿 石薇 《电信科学》 北大核心 2017年第7期66-75,共10页
针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,... 针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型——RFRP模型。同时,收集了西安市2013—2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析。实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88%。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 随机森林回归分析 BP神经网络
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基于随机森林回归的玉米单产估测 被引量：46
8
作者 王鹏新 齐璇 +2 位作者 李俐 王蕾 许连香 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期237-245,共9页
为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量... 为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R^2=0.303),达极显著水平(P<0.001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9.85%,均方根误差为824.77kg/hm^2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。 展开更多
关键词 玉米 估产 条件植被温度指数 叶面积指数 随机森林回归
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利用随机森林回归算法预测总有机碳含量 被引量：13
9
作者 冯明刚 严伟 +1 位作者 葛新民 朱林奇 《矿物岩石地球化学通报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期475-481,共7页
针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指... 针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。 展开更多
关键词 页岩气 总有机碳含量 随机森林回归 机器学习
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基于灰色关联分析与随机森林回归模型的短期负荷预测 被引量：20
10
作者 张冰 周步祥 +1 位作者 石敏 魏金萧 《水电能源科学》 北大核心 2017年第4期203-207,共5页
针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本... 针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本与预测日各影响因素间的关联系数,选取相似度较高的历史样本构成相似日样本集,对随机森林回归模型进行训练。将预测日的特征向量输入训练好的模型中,取所有回归树输出结果的平均值作为最终的负荷预测结果。实际算例表明,与常规支持向量机法和常规随机森林回归法相比,该组合方法可以有效地提高短期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 灰色关联分析 相似日 随机森林回归模型 短期负荷预测
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基于随机森林回归的不同龄组思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：8
11
作者 孙雪莲 舒清态 +2 位作者 欧光龙 张博 胥辉 《广东农业科学》 CAS 2015年第15期148-153,F0003,共7页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建立总体样本及各龄组样本思茅松单位面积生物量估测模型。以像元为单位,利用估测模型,并采用2005年森林资源二类调查小班数据估算景谷县思茅松人工林的生物量。结果表明:各模型的决定系数(R2)>0.89,均方根误差(RMSE)<7.00,预估精度(P)>87.00%;研究区思茅松人工林单位面积生物量为59.0889 t/hm2,其中幼龄林为38.5170 t/hm2,中龄林为53.6626 t/hm2,近熟林为94.8018 t/hm2。 展开更多
关键词 思茅松 生物量 随机森林回归
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基于随机森林回归的网络构建方法及应用 被引量：8
12
作者 侯艳 杨凯 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期558-561,共4页
目的探讨基于随机森林(RF)回归估计因果关系网络的效果。方法通过模拟实验设定因果关系网络,对数据标准化后,利用全条件RF回归对其进行估计并评价其准确性。另外将该方法用于卵巢癌基因表达谱数据,并对分析结果进行验证。结果模拟实验... 目的探讨基于随机森林(RF)回归估计因果关系网络的效果。方法通过模拟实验设定因果关系网络,对数据标准化后,利用全条件RF回归对其进行估计并评价其准确性。另外将该方法用于卵巢癌基因表达谱数据,并对分析结果进行验证。结果模拟实验结果表明RF回归对于预先设定网络关系的识别能力明显优于贝叶斯网络方法。当选择合适的阈值时,随着样本含量的增加基于随机森林回归方法构建的网络准确性不断提高,但传统经典的贝叶斯方法效果基本保持不变;实例分析结果验证,基于RF回归方法能够得到与现有数据库的网络结构。结论应用基于RF回归方法估计的网络,能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络。 展开更多
关键词 调控网络 随机森林回归 贝叶斯网络
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基于随机森林回归算法的高速铁路短期客流预测研究 被引量：36
13
作者 李丽辉 朱建生 +1 位作者 强丽霞 乔庆杰 《铁道运输与经济》 北大核心 2017年第9期12-16,共5页
客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高... 客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高速铁路为例,采用2015年7月至8月北京至上海的客流量数据进行验证。结果表明,每日客流的预测精度为0.92,出发日期和运行时间是影响短期客流的重要因素。 展开更多
关键词 高速铁路 客流预测 短期预测 随机森林回归算法 影响因素
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随机森林回归模型用于土壤重金属含量多光谱遥感反演 被引量：12
14
作者 王腾军 方珂 +1 位作者 杨耘 张祥东 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第11期92-95,共4页
本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、... 本文以陕西省柞水县大西沟矿区为研究区域,通过实地采集土壤样本,结合在Landsat 8多光谱遥感影像上提取的辐射亮度值和光谱衍生指数,以及从ASTER GDEM提取的3种地形因素,通过相关性分析确定了建模因子,并以K折交叉验证法建立了砷、铜、铅3种重金属元素的随机森林回归模型。试验结果表明,所建立模型的预测精度优于多元线性回归模型和CART模型,可见随机森林回归模型适用于在小样本情况下的矿区重金属含量反演。经现场调查,空间反演结果与实际情况较符合,证明了基于多光谱遥感的随机森林回归模型在矿区土壤重金属反演中的准确性。 展开更多
关键词 土壤重金属反演 多光谱遥感 K折交叉验证 随机森林回归模型
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基于随机森林回归模型和高频数据的鄱阳湖子湖电导率预测 被引量：5
15
作者 刘丽贞 黄琪 +2 位作者 迟殿委 方朝阳 楚明航 《水电能源科学》 北大核心 2023年第10期50-53,共4页
电导率是衡量水质的重要参数,高频监测获取水体中电导率对水质管理具有重要作用。由于野外条件的变化复杂性引起设备故障导致数据缺失时有发生,为优化野外监测体系和插补缺失数据,基于高频监测获取的气象和水体物理指标,结合机器学习模... 电导率是衡量水质的重要参数,高频监测获取水体中电导率对水质管理具有重要作用。由于野外条件的变化复杂性引起设备故障导致数据缺失时有发生,为优化野外监测体系和插补缺失数据,基于高频监测获取的气象和水体物理指标,结合机器学习模型,预测水体中电导率值。结果表明,随机森林回归模型预测效果最优,其决定系数R~2可达0.996,均方根误差R_(RMSE)为1.31μS/cm,平均相对误差M_(MRE)为0.38%;pH值贡献率最大,是影响电导率的主导因素。研究结果利于优化野外高频监测系统平台,健全高频监测数据,为水质管理提供科学依据。 展开更多
关键词 电导率 随机森林回归模型 高频监测数据 鄱阳湖
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随机森林回归在地震储层预测中的应用 被引量：31
16
作者 宋建国 高强山 李哲 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1202-1211,1052-1053,共10页
针对储层预测的复杂非线性及稳定性问题,将随机森林回归算法引入到地震储层预测中,建立地震属性与储层特征参数之间的非线性关系。以多种不同的地震属性为基础,通过构建井旁道地震属性与特征参数的回归森林模型进行储层预测,以预测值与... 针对储层预测的复杂非线性及稳定性问题,将随机森林回归算法引入到地震储层预测中,建立地震属性与储层特征参数之间的非线性关系。以多种不同的地震属性为基础,通过构建井旁道地震属性与特征参数的回归森林模型进行储层预测,以预测值与实际值之间的均方根误差值为评价标准,分析随机森林回归算法在地震储层预测中的特点。将本方法应用于某陆地工区的自然电位预测和某海上工区的自然伽马预测,并与支持向量回归机方法的预测结果进对比,结果表明,尽管地震数据受到较强噪声的影响,随机森林方法仍可较好地刻画出储层的三角洲前缘沉积特征,表现出较好的稳定性和较高准确性。 展开更多
关键词 随机森林回归 地震属性 特征参数 储层预测
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基于EnKF和随机森林回归的玉米单产估测 被引量：9
17
作者 王鹏新 胡亚京 +1 位作者 李俐 许连香 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期135-143,共9页
为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)同化算法实现2013... 为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)同化算法实现2013—2018年玉米主要生育时期旬尺度LAI的同化,运用随机森林回归法计算同化和未同化的LAI权重,进而建立玉米单产估测模型,对2015年53个县(区)的玉米进行单产估测和精度评价,并分析2013—2018年玉米的单产时空分布特征。结果表明,采用EnKF算法对8个研究样点进行单点同化,同化LAI更符合玉米实际生长情况;将样点LAI同化值从单点尺度扩展到区域尺度,同化LAI图像减少了相邻像素间LAI陡升陡降的现象,其效果优于遥感反演的LAI;与未同化LAI构建的估测模型相比,应用同化的LAI所建的估测模型精度明显提高,R2提高了0.0245;在2015年河北中部平原53个县(区)估产结果中,总体平均相对误差为12.11%,RMSE为371 kg/hm^2,NRMSE为6.18%;河北中部平原玉米单产估测结果呈现个别年份波动、总体呈先减少后增加的年际变化特点,并呈现西部地区最高、北部和南部地区次之、东部地区最低的空间分布特征。 展开更多
关键词 玉米 估产 集合卡尔曼滤波 叶面积指数 随机森林回归
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基于偏振反射模型和随机森林回归的叶片氮含量反演 被引量：13
18
作者 张子晗 晏磊 +5 位作者 刘思远 付瑜 姜凯文 杨彬 刘绥华 张飞舟 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2911-2917,共7页
叶片氮含量极大程度上影响植被生物化学过程,有重要的研究意义。利用机载高光谱数据反演叶片氮含量在农业遥感领域有广泛应用,但其反演精度不能完全满足精细农业的需要,有一定提升空间。叶片氮含量遥感反演精度受机理误差和算法误差的影... 叶片氮含量极大程度上影响植被生物化学过程,有重要的研究意义。利用机载高光谱数据反演叶片氮含量在农业遥感领域有广泛应用,但其反演精度不能完全满足精细农业的需要,有一定提升空间。叶片氮含量遥感反演精度受机理误差和算法误差的影响,机理误差主要来源于叶片表面反射。传感器探测到的反射辐射既包含叶片内部多次散射,又包含叶片表面镜面反射部分,只有前者是携带叶片内部生化组分(如氮含量)信息的,由于后者是入射光在叶表蜡质层发生的直接反射,因此该部分并不携带叶片内部信息。根据菲涅尔定律,叶表镜面反射是部分偏振的,而内部散射是非偏振的,因而通过偏振反射建模可部分去除叶表镜面反射影响,以消除机理误差。算法误差主要来源于不同氮含量反演算法对于高光谱数据挖掘能力的差别。比较了偏最小二乘法、主成分回归、支持向量机、K-近邻算法和随机森林回归在高光谱叶片氮含量反演中的表现,在调整算法参数之后,选择使用随机森林回归算法以减少高光谱反演算法误差。以常绿针叶林、落叶阔叶林和针阔混交林为研究对象,利用多角度偏振卫星POLDER/PARASOL的多光谱数据库构建二向偏振反射模型,用以模拟和分析研究区森林的偏振反射率;从HySpex传感器系统获取的机载高光谱数据中去除偏振反射率带来的光谱机理误差,以实现叶片氮含量的精确反演。以均方根误差为主要指标评估精度变化可获得以下结论:在高光谱叶片氮含量反演中,消除偏振反射率带来的机理误差后,各算法反演精度均有提升,平均提升了4.244%。其中,随机森林回归可以最大程度减小反演算法误差(可决系数达到0.803,均方根误差达到0.252),且对光谱偏振信息最为敏感,去除偏振后精度提高了13.103%。相比于广泛使用的偏最小二乘算法,去除光谱机理误差并减小反演算法误差后,叶片氮含量反演精度整体提高了32.440%。该研究实现了基于机载高光谱数据的叶片氮含量精确反演,证明了在叶片氮含量反演中去除偏振反射率的必要性,体现了在高光谱氮含量反演中随机森林算法的应用潜力。 展开更多
关键词 遥感反演 偏振遥感 叶片氮含量 高光谱数据 随机森林回归 双向偏振分布函数
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基于随机森林回归的茶园扩张驱动机制分析 被引量：13
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作者 李雪柔 陈飞燕 +2 位作者 林爱文 邹建成 周志高 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期44-52,共9页
茶园开发与扩张是土地利用/覆被变化(LUCC)的典型过程之一,与区域农业发展和土地可持续利用密切相关。以我国优质绿茶主产区——信阳市浉河区为例,结合遥感影像、土地利用等多源数据,探索1990—2015年浉河区茶园分布时空演变格局。以像... 茶园开发与扩张是土地利用/覆被变化(LUCC)的典型过程之一,与区域农业发展和土地可持续利用密切相关。以我国优质绿茶主产区——信阳市浉河区为例,结合遥感影像、土地利用等多源数据,探索1990—2015年浉河区茶园分布时空演变格局。以像元和乡镇尺度的自然和社会经济等26个因子为自变量,以茶园变动情况为因变量,采用随机森林回归方法,探讨1990—2000和2000—2015年茶园扩张的驱动机制。结果表明:(1)浉河区茶园主要分布于丘陵区和浅山区,1990—2000年茶园面积快速扩张,面积增加65.2%,2000—2015年茶园扩张速度放缓。茶园主要向西北和东南的水源和公路方向扩张。(2)1990—2000和2000—2015年2阶段,像元尺度的茶园距城区中心距离、距农村居民点距离和土壤特性以及乡镇尺度的坡度和平均高程等驱动因子重要性均较高。随着经济发展和技术进步,邻域土地利用情况、土壤条件等自然驱动因子对茶园扩张的限制性降低,空间社会经济条件对茶园开发与扩张越发重要。(3)茶园扩张对各主要驱动因子的边际依赖性强,在驱动因子不同梯度间差异明显,茶园扩张倾向于发生在距农村居民点距离2 km内,乡镇尺度平均坡度为16~18°的区域。(4)随机森林回归方法结合多源信息,能够较好地挖掘研究区茶园扩张驱动机制,为改善区域土地利用提供一定决策支持。 展开更多
关键词 土地利用/覆被变化 茶园 随机森林回归 驱动因子 浉河区
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基于层次分析法和随机森林回归算法的谷物资源风险评估模型 被引量：7
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作者 陈卓 丁利 +6 位作者 曹天红 程云辉 文李 许宙 陈茂龙 焦叶 李虹辉 《食品与机械》 北大核心 2021年第12期58-66,共9页
目的:保障谷物资源的消费安全。方法:根据国家相关标准,确定以镉(Cd)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、黄曲霉毒素(AFs)、伏马毒素(FB)、玉米赤酶烯酮(ZEN)、脱氧雪腐镰刀菌烯酮(DON)8个化学污染物为谷物质量安全的风险评价指标,采用基于熵权... 目的:保障谷物资源的消费安全。方法:根据国家相关标准,确定以镉(Cd)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、黄曲霉毒素(AFs)、伏马毒素(FB)、玉米赤酶烯酮(ZEN)、脱氧雪腐镰刀菌烯酮(DON)8个化学污染物为谷物质量安全的风险评价指标,采用基于熵权法的层次分析法(EW-AHP)计算各风险评价指标的权重,并利用权重将谷物资源中生物危害因素的日常采样数据量化为具体的风险值作为风险评估模型的输出。同时将评价指标的数据作为风险评估模型的输入,选择随机森林回归(LR)、支持向量机回归(SVM)、BP神经网络回归(BP)和K近邻回归(KNN)4种机器学习算法进行模型的构建和比较。结果:基于熵权的层次分析法随机森林回归算法(AHP-RF)构建的模型的预测相关系数达0.99以上,利用风险评估模型对2019年8月的谷物检测数据进行风险预测分析,相关结果与实际相符。结论:基于AHP-RF方法构建的风险评估模型可为谷物资源的安全监管提供有针对性的参考建议。 展开更多
关键词 谷物资源 层次分析法 随机森林回归 风险评估模型
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