基于递归特征消除−随机森林模型的江浙沪农田土壤肥力属性制图 被引量：8

1

作者 李安琪 杨琳 +4 位作者 蔡言颜 张磊 黄海莉 吴琪 王雯琪 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期168-178,共11页

以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选... 以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选后的最优变量组合建立随机森林(RF)模型,进行表层土壤pH、有机碳、全氮、全磷、全钾、铵态氮、硝态氮、有效磷、速效钾、交换性钙、交换性镁11种主要土壤肥力属性的空间分布预测,并采用100次重复的十折交叉验证法进行验证。结果表明:①11个模型筛选出的环境协变量类型主要集中在气候、地形与植被变量,表征人类农业活动的变量在有机碳、全磷、全钾、铵态氮和有效磷预测中体现重要作用。②11个模型的决定系数(R^(2))在0.27~0.53,pH、速效钾、交换性镁和交换性钙的预测模型决定系数(R^(2))均在0.45以上。本研究表明人类活动变量对于土壤肥力预测具有重要意义,而递归特征消除−随机森林模型(RFE-RF)可以用于农田主要土壤肥力属性制图,为农业生产提供准确的土壤肥力属性空间分布信息。 展开更多

关键词 递归特征消除 随机森林 土壤肥力属性 农田土壤 数字土壤制图 江浙沪

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基于随机森林-特征递归消除模型的可解释性缓丘岭谷地貌滑坡易发性评价 被引量：18

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作者 孙德亮 陈丹璐 +3 位作者 密长林 陈星宇 密士文 李晓琴 《地质力学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期202-219,共18页

研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型,通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation,SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot,PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释,以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优... 研究旨在基于随机森林-特征递归消除模型,通过SHAP算法(SHapley Additive exPlanation,SHAP)与部分依赖图(Partial Dependence Plot,PDP)对缓丘岭谷地貌区域进行滑坡易发性评价与内部机制解释,以期为地质灾害防治研究提供参考。利用优化随机森林算法对典型缓丘岭谷地区滑坡易发性进行研究,建立缓丘岭谷滑坡易发性评价模型;利用特征递归消除算法剔除噪声因子,选取地形地貌、地质构造、环境条件、人类活动5个类型16个因子构建重庆合川区滑坡致灾因子数据库;结合合川区754个历史滑坡点,利用随机森林算法对因子重要性进行排序,并根据专家经验法对研究区的滑坡易发性进行划分,将研究区的滑坡易发性分为极低、低、中、高、极高5个等级;应用部分依赖图对合川区滑坡发生影响大的因子进行解释和SHAP算法对个体滑坡进行局部解释。结果表明:与原模型相比,随机森林-特征递归消除模型测试集AUC值提高了0.019,证明了特征递归消除算法的有效性;训练集以及测试集的AUC值分别为0.769、0.755,具有较高的预测精度;缓丘缓坡地区在起伏较大地区滑坡密度较大,历史滑坡多集中于高易发地区;滑坡的空间分布具有不均匀性与复杂性,各致灾因子对滑坡发生的影响有着明显的区域特征与空间异质性,在缓坡丘陵地区多年平均降雨、高程、岩性3个因子对滑坡发生的影响最大;由SHAP算法对合川白塔坪上山公路滑坡事件进行解释,岩性与高程对滑坡起抑制作用,起伏度、坡度、归一化植被指数(NDVI)与POI核密度促进滑坡发生。综上所述,基于随机森林-特征递归消除模型在缓丘岭谷区滑坡易发性评价中具有较高的准确性,通过部分依赖图与SHAP算法对全局滑坡与个体滑坡发生的内在机理进行解释分析,有利于构建与完善不同地貌环境下滑坡易发性评价因子体系并探究滑坡内部决策机理,可为区域滑坡易发性评估与地质灾害防治提供参考。 展开更多

关键词 滑坡易发性区划 随机森林算法 缓丘岭谷区 特征递归消除算法 部分依赖图 SHAP算法

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基于递归特征消除方法的随机森林算法 被引量：54

3

作者 吴辰文 梁靖涵 +1 位作者 王伟 李长生 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第21期60-63,共4页

基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的... 基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。 展开更多

关键词 随机森林 递归 特征消除 变量选择 机器学习

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基于递归特征消除和随机森林融合算法的大豆前体MicroRNA预测模型研究 被引量：6

4

作者 安宇 陈桂芬 李静 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期401-405,共5页

随着大豆RNA基因的生物调控作用研究的不断深入,利用数据挖掘技术对大豆前体MicroRNA(pre-microRNA)进行有效的预测已成为该领域的重要发展方向。针对常规的随机森林算法在pre-microRNA预测模型中存在识别精度较低的问题,研究提出并构... 随着大豆RNA基因的生物调控作用研究的不断深入,利用数据挖掘技术对大豆前体MicroRNA(pre-microRNA)进行有效的预测已成为该领域的重要发展方向。针对常规的随机森林算法在pre-microRNA预测模型中存在识别精度较低的问题,研究提出并构建基于递归特征消除(recursive feature elimination, RFE)与随机森林(random forest, RF)融合算法的大豆pre-microRNA预测模型。首先利用递归特征消除法筛选大豆pre-microRNA序列的最优特征子集;然后结合随机森林算法构建大豆pre-microRNA的预测模型;最后利用十折交叉验证法,将递归特征消除与随机森林(RFE-RF)融合模型的预测结果与单一随机森林和支持向量机分类模型的预测结果对比。研究结果表明:融合后构建的大豆pre-microRNA预测模型精度有明显提高,达到84.62%,相比于支持向量机算法(support vector machine, SVM)构建的模型精度提高了17.02%,相比于单独使用随机森林算法构建的模型精度提高了14.58%。该研究方法为大豆的pre-microRNA基因预测提供了新思路。 展开更多

关键词 大豆 Pre-microRNA 递归特征消除 随机森林 预测模型

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递归特征消除与极端随机树在铣刀磨损监测中的研究 被引量：3

5

作者 刘献礼 秦怡源 +3 位作者 岳彩旭 魏旭东 孙艳明 郭斌 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期821-828,共8页

针对金属铣削过程中刀具磨损监测问题,本文提出了一种基于递归特征消除和极端随机树相结合的刀具磨损监测模型。首先对力、振动和声发射信号的时域、频域特征进行提取,分别采用逻辑回归、分类与回归树、线性回归、线性判别分析作为递归... 针对金属铣削过程中刀具磨损监测问题,本文提出了一种基于递归特征消除和极端随机树相结合的刀具磨损监测模型。首先对力、振动和声发射信号的时域、频域特征进行提取,分别采用逻辑回归、分类与回归树、线性回归、线性判别分析作为递归特征消除的基模型进行特征降维。再利用处理后的特征对K近邻、支持向量回归、极端随机树模型进行训练,得出多种监测模型。通过对比刀具磨损拟合曲线图和分析评估结果的标准差,可得出基模型为分类与回归树的递归特征消除,与极端随机树算法相结合模型拟合度达到99.74%,评估结果的标准差为4.04。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测,从而提高零件加工质量。 展开更多

关键词 递归特征消除 基模型 特征降维 极端随机树 刀具磨损监测

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基于改进型随机森林算法的页岩岩性识别——以准噶尔盆地芦草沟组为例 被引量：4

6

作者 秦志军 操应长 冯程 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期595-603,共9页

在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨... 在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨架密度指数、密度和深侧向电阻率,采用结合递归特征消除的随机森林算法,对准噶尔盆地中二叠统芦草沟组页岩储集层的主要岩性进行识别;利用传统的随机森林算法和支持向量机法,对同一套资料进行岩性预测,并与岩石薄片鉴定结果对比。结合递归特征消除的随机森林算法只需选择一半的测井参数,便能够达到更好的效果,而且通过优选特征参数,缩短了算法的运行时间。因此,结合递归特征消除的随机森林算法能够实现测井特征参数的优选,提高页岩岩性识别的准确率,缩短运行时间,为复杂岩性识别和多参数选择提供了新的思路。 展开更多

关键词 随机森林算法 递归特征消除 特征选择 中二叠统 芦草沟组 页岩储集层 岩性识别

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基于机器学习随机森林算法的地震序列类型判定研究 被引量：1

7

作者 王锦红 蒋海昆 《中国地震》 北大核心 2024年第3期517-531,共15页

基于1970-2021年中国内地地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,构建地震序列类型判定训练、检验特征样本数据集,将地震序列标签分为多震型、主余型、孤立型三类。采用特征递归消除-随机森林(RFE-RF)机器学习算法建立地震特征... 基于1970-2021年中国内地地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,构建地震序列类型判定训练、检验特征样本数据集,将地震序列标签分为多震型、主余型、孤立型三类。采用特征递归消除-随机森林(RFE-RF)机器学习算法建立地震特征参数和地震序列类型之间的非线性映射关系,对震后3个不同时间节点的地震序列类型进行早期预测,并对特征重要性进行讨论。结果显示,数据预处理方法对模型分类性能有重要影响,同类样本中位值补齐缺失特征并采用随机重采样方法预处理可达到较高的分类预测效果。对分类结果的交叉检验结果显示,在震后1天,三类样本的总体报准率可达0.93。考察模型最优特征子集随时间的变化可见,在地震刚发生时(即缺乏地震序列资料数据的情况下),相对于传统的历史地震序列类比,主震震源机制相关参数以及主震震源机制P轴方位相对于附近区域应力场的偏差等相关参数具有更大的分类贡献率。随着震后时间的延长,序列相关特征成为地震序列类型判定的主要因素。在震后3天,在可能已发生最大余震的地震序列数据集中,主震与最大余震震级差成为判定地震序列类型的关键因素。相较于单一的随机森林(RF)模型,RFE-RF模型的在震后1天测试集中报准率提高了0.41,能够更有效地对地震序列类型加以区分。 展开更多

关键词 地震序列类型判定 中国内地 随机森林 递归消除

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基于随机森林算法的短期降水预测及对农业生产的影响——以庆阳市为例

8

作者 张思远 王才士 范楠 《智慧农业导刊》 2024年第19期10-13,共4页

准确有效地预测降水量有利于农业生产发展的规划、水资源管理以及自然灾害的预防等方面,对于干旱半干旱地区作用更为显著。该文利用庆阳市2023年1月至2024年1月的降水数据,基于包装法中的递归特征消除,迭代移除不重要的特征,后使用随机... 准确有效地预测降水量有利于农业生产发展的规划、水资源管理以及自然灾害的预防等方面,对于干旱半干旱地区作用更为显著。该文利用庆阳市2023年1月至2024年1月的降水数据,基于包装法中的递归特征消除,迭代移除不重要的特征,后使用随机森林模型对该数据进行分析和预测。结果表明,通过对2种方法的整合使用,能够使模型具有良好的预测性能,且对庆阳市降水时刻与降水量作出较好的预测。该文研究内容对其他地市的降水量预测具有参考价值,也对当地的水资源合理利用以及促进当地社会经济可持续发展具有十分重要的意义。 展开更多

关键词 包装法 递归特征消除 特征选择 随机森林 降水预测

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一种改进的特征选择方法在储运发箱行为识别中的应用

9

作者 张伟 邓士杰 于贵波 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期32-40,共9页

为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机... 为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机森林袋外误差方法衡量特征的重要性,并通过递归特征消除算法提取贡献度大的特征组成最优特征子集;将获得的最优特征数据集输入至分类器中,完成对储运发箱行为姿态的识别。实验结果表明,该改进的特征选择方法能够根据特征的重要性筛选出低维度且相关性高的特征子集,可以在降低分类器复杂程度的基础上提高分类的准确率,具有一定的实际工程应用价值。 展开更多

关键词 储运发箱 特征选择 随机森林 袋外误差 递归特征消除 分类器

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基于时频图像与极点特征融合的雷达目标识别方法

10

作者 周泳靖 李永刚 朱卫纲 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第7期256-264,共9页

针对目前多利用光学区的单一特征进行目标识别易受到角度限制、噪声干扰的问题,提出一种基于时频图像与极点特征融合的雷达目标识别方法,研究谐振区信号特性在目标识别中的应用。利用矩阵束法提取目标极点以挖掘谐振区特性,通过时频分... 针对目前多利用光学区的单一特征进行目标识别易受到角度限制、噪声干扰的问题,提出一种基于时频图像与极点特征融合的雷达目标识别方法,研究谐振区信号特性在目标识别中的应用。利用矩阵束法提取目标极点以挖掘谐振区特性,通过时频分析方法将俯仰、方位角度变化的回波信号序列时频特性映射到图像高维空间。融合极点和信号时频变换图像2种特征,输入随机森林模型并进行参数优化,对目标加噪回波信号分类识别,构建了端到端的机器学习识别模型。基于融合特征的目标识别准确率达到97.24%,相较于仅使用单一极点与时频图像特征识别分别提升了2.07%与4.16%,且结果具有更低的标准差。此外,对于相同结构、不同尺寸2种目标的识别准确率可达100%。结果表示,该方法利用信号回波包含的特征信息与谐振区极点的角度不敏感性优势,在低信噪比、目标角度变化且存在虚假极点的条件下具有识别结果准确性与可靠性,对精细化目标部件、结构识别方法具有参考价值。 展开更多

关键词 雷达目标识别 谐振区特性 特征融合 崔-威廉姆斯时频变换 随机森林

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基于Fisher判别分析与随机森林的马尾松毛虫害检测 被引量：14

11

作者 许章华 黄旭影 +6 位作者 林璐 王前锋 刘健 陈崇成 余坤勇 周华康 张华峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2888-2896,共9页

虫害检测算法的构建是耦合"地—天"特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验... 虫害检测算法的构建是耦合"地—天"特征的过程,是实现其遥感监测的重要保障。以福建省三明市、将乐县、沙县、南平市延平区等4个县(区、市)为试验区,收集182组马尾松毛虫害样本数据,随机划分为训练集与验证集,设置5次重复试验及1次指标筛除试验。结合马尾松毛虫危害下的寄主表征,获取松林叶面积指数LAI、叶面积指数标准误SEL、归一化差值植被指数NDVI、缨帽变换湿度轴WET及影像绿光波段B2、红光波段B3、近红外波段B4等7个地面与遥感特征指标,建立其危害等级的Fisher判别分析与随机森林模型,从检测精度、Kappa系数、ROC曲线等角度综合比较两种算法的检测效果,并给予配对t检验。结果表明:7个指标均具备虫害响应能力,SEL和NDVI相对较弱;Fisher判别分析6次试验的虫害平均检测精度为73.26%,Kappa系数为0.631 9,而RF法则分别为79.30%,0.715 1,显著优于前者(p<0.05);RF法对无危害、轻度危害、中度危害3个虫害等级的检测精度、Kappa系数、AUC均显著高于Fisher判别分析(p<0.05),对于重度危害等级,Fisher判别分析则占优。总体而言,RF法对马尾松毛虫害的检测效果优于Fisher判别分析,但Fisher判别分析对重度危害等级有更高准确性且模型明确、易于推广,可综合应用两种算法开展虫害监测工作。该成果为马尾松毛虫害及其他森林病虫害的有效检测提供技术参考,奠定其遥感监测的基础。 展开更多

关键词 马尾松毛虫害 FISHER判别分析 随机森林法 检测效果 “地-天”特征

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基于Sentinel-1/2数据融合的县域农业大棚提取 被引量：5

12

作者 张廷龙 韩晓乐 +1 位作者 包懿 张青峰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第19期135-145,共11页

农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel... 农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据进行融合,结合光谱指数、纹理提取和主成分分析等方法,构建了多维特征集空间,采取多种分类识别方法(案),对县域农业大棚进行识别提取。研究结果表明:1)仅使用Sentinel-1/2(10 m分辨率)遥感影像,在适当分类方法(案)的支持下,可实现县域农业大棚的高精度提取;2)利用Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据的融合有助于提升农业大棚的识别精度。Sentinel-1/2数据融合相较于仅使用Sentinel-2(光学)遥感数据,总体精度平均提升1.70个百分点,最大提升3.29个百分点;3)文中所用识别方法(案)中,面向对象方法在大棚密度高的区域表现良好;但在大棚密度较低的区域,精度一般,表现出较强的区域(或场景)依赖性。而光学与雷达信息融合后基于像素的递归特征消除随机森林(random forest-recursive feature elimination,RFRFE)方法(案)平均精度可达96.45%,精度高且稳定,区域适应性强,适合非高分影像县域农业大棚的精确、高效提取。研究提出的基于Sentinel-1/2影像县域农业大棚提取方案,可为广大县域农业大棚经济、快速、高效提取,提供技术支持。 展开更多

关键词 遥感 数据融合 大棚提取 随机森林 递归特征消除

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应用多时序特征的哨兵系列影像对南方丘陵区树种识别 被引量：3

13

作者 王洁 李恒凯 +1 位作者 龙北平 张建莹 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期60-68,共9页

树种分类是森林资源调查和监测的重要工作,杉木和油茶作为袁州区主要经济树种,准确获取树种空间分布信息,对产量估算和资源管理具有重要意义。以江西省宜春市袁州区为研究区,试验融合时序哨兵-1(Sentinel-1)、哨兵-2(Sentinel-2)等数据... 树种分类是森林资源调查和监测的重要工作,杉木和油茶作为袁州区主要经济树种,准确获取树种空间分布信息,对产量估算和资源管理具有重要意义。以江西省宜春市袁州区为研究区,试验融合时序哨兵-1(Sentinel-1)、哨兵-2(Sentinel-2)等数据,结合中国南方丘陵区树种特点,提取植被指数、红边植被指数、地形特征和纹理特征等构建特征变量组合,分别利用分离阈值法(SEaTH)和特征权重算法(ReliefF)进行特征重要性排序和特征优选,分析各特征对树种分类的影响。结果表明:(1)在使用光谱特征和植被-水体指数的基础上加入不同特征后,树种分类精度均有提升,其中纹理特征的加入更有利于树种分类。(2)结合随机森林算法和特征权重算法(ReliefF)对树种分类的精度最高,总体精度为85.33%,Kappa系数为0.81,优于相同特征组下的支持向量机算法和分类回归树算法。 展开更多

关键词 树种分类 哨兵-1 哨兵-2 特征优选 随机森林 中国南方丘陵

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基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算 被引量：22

14

作者 高宏元 侯蒙京 +7 位作者 葛静 包旭莹 李元春 刘洁 冯琦胜 梁天刚 贺金生 钱大文 《草地学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1757-1768,共12页

草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱... 草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha^(-1)),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha^(-1)),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。 展开更多

关键词 高寒草地 地上生物量 高光谱 随机森林 连续投影算法 递归特征消除

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应用面向对象结合多时相哨兵-2A影像特征优选的毛竹林分布信息提取 被引量：6

15

作者 张旷典 郭孝玉 +1 位作者 康继 刘健 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期61-68,87,共9页

提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其... 提出一种面向对象及随机森林特征优选的分类方法,为毛竹林分布信息提取提供参考。依据多时相哨兵-2A(Sentinel-2A)卫星数据提取光谱特征、植被指数及红边植被指数特征、纹理特征共69个特征;设计8种特征组合方案,方案1~5为多时相方案,其中方案1——光谱特征波段;方案2——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征;方案3——光谱特征波段+纹理特征;方案4——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征;方案5——光谱特征波段+植被指数特征+红边植被指数特征+纹理特征+特征优选;方案6、7和8为3个单时相影像分类,将其分类结果与其他多时相方案进行对比。采用随机森林算法进行特征优选的毛竹林分布信息提取。结果表明:(1)多时相Sentinel-2A数据的短波红外波段特征、红边波段特征及红边植被指数特征在分类时重要性程度高,对毛竹林分布信息提取贡献度大;(2)使用随机森林面向对象的分类方法能够有效的减少“椒盐现象”;(3)所有特征参与并由随机森林算法特征优选的方案5对毛竹林的分布信息提取效果最佳,总体精度为85.94%,Kappa系数为0.7852,表明随机森林算法能够进行特征优选同时保持精度较高的毛竹林提取效果。因此,面向对象结合多时相Sentinel-2A影像,利用随机森林进行特征优选和分类的方法能够较为有效地提取毛竹林分布信息。 展开更多

关键词 面向对象 哨兵-2A卫星 随机森林算法 特征优选 毛竹林分布信息

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基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究 被引量：3

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作者 白莲 刘平 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期192-197,207,共7页

地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分... 地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。 展开更多

关键词 地铁车站 随机森林(RF)算法 递归特征消除(RFE) 洪涝灾害 神经网络

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结合遥感林龄因子的亚热带森林蓄积量估算方法 被引量：8

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作者 周小成 黄婷婷 +4 位作者 李媛 肖祥希 朱洪如 陈芸芝 冯芝淸 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期88-99,共12页

【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县... 【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性,为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县为研究示范区,首先,基于1987—2016年时序Landsat影像,采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法监测年度林分更替干扰并估算干扰区林龄;然后,基于GF-1号影像光谱、纹理、地形等特征,采用递归特征消除的随机森林算法(RFE-RF)估算非干扰区林龄;在此基础上,结合GF-1影像光谱、纹理因子和森林资源二类调查小班实测蓄积量数据,采用极端梯度提升算法估算研究区森林蓄积量。对比有无林龄因子的森林蓄积量估算精度,进一步验证遥感林龄因子对提高森林蓄积量估算精度的重要性。【结果】采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法获得的干扰区林分林龄误差仅1~2年,林龄估算精度明显优于传统利用遥感因子估算的林龄精度(误差4~12年)。仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量时,XGBoost模型决定系数(R^(2))为0.59,平均均方根误差(RMSE)为30.72 m^(3)·hm^(-2),相对均方根误差(rRMSE)为16.46%;加入林龄因子后,模型R^(2)提高至0.73,平均RMSE减少至23.73 m^(3)·hm^(-2),rRMSE为13.26%,森林蓄积量估算平均总体精度约提高10.4%,达84.4%。【结论】相比仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量,应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型,其估算精度接近森林资源调查相关规定要求,可为大范围亚热带森林资源快速调查评估提供重要技术支持。 展开更多

关键词 森林蓄积量 林龄 时序遥感 递归特征消除的随机森林 极端梯度提升算法

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鱼粉品质检测电子鼻传感器阵列的多特征数据融合优化 被引量：6

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作者 李培 牛智有 +2 位作者 谭鹤群 张伟健 皇甫季璇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期313-320,共8页

为了提高基于仿生嗅觉的鱼粉品质检测装置的鉴别能力,该文利用自主设计的仿生嗅觉鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。依据各传感器对样本的响应曲线,提取传感器特征值(10×6个)... 为了提高基于仿生嗅觉的鱼粉品质检测装置的鉴别能力,该文利用自主设计的仿生嗅觉鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。依据各传感器对样本的响应曲线,提取传感器特征值(10×6个)构成原始特征矩阵,后对传感器阵列特征值进行归一化处理,以紧凑性作为评价特征选择方法合理性的标准,采用了3种单特征排序方法(MIC、χ^2、F-test),3种多特征排序方法(RF、LR、SVM),4种特征递减消除方法(RFRFE、SVMRFE、DTRFE、LRRFE)对不同品质的鱼粉进行分类准确率检验,得到基于随机森林的特征递减消除算法(RFRFE)的紧凑性最好,此时最佳的分类准确率为98.3%,特征数目为33个。优化后的传感器阵列特征发生了明显的变化,传感器阵列由原来的10个变为了8个,去掉了传感器TGS2620和传感器TGS2600,特征值也减少了45%。为了避免选择偏差,采用了10折交叉验证方法,再次得到了RFRFE算法具有更佳的紧凑性。该特征选择方法为利用仿生嗅觉技术鉴别其他动物源性原料样本的特征优化提供了新的方法和参考。 展开更多

关键词 品质控制 无损检测 饲料 鱼粉 归一化 随机森林 特征递减消除

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多源异构遥感影像的半干旱区洪涝水体识别与变化监测

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作者 王燕婷 杨耘 +4 位作者 刘艳 程镕杰 刘文蕾 廖能 陈修全 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期45-58,共14页

【目的】针对西北干旱区洪涝遥感监测中影像时相分辨率低、光谱异质性高导致洪涝区域识别精度不高,无法提取更详细的洪灾变化信息的问题,提出了一种基于空-谱特征融合及多源异构遥感影像关联分析的洪涝区域识别及变化监测方法。【方法... 【目的】针对西北干旱区洪涝遥感监测中影像时相分辨率低、光谱异质性高导致洪涝区域识别精度不高,无法提取更详细的洪灾变化信息的问题,提出了一种基于空-谱特征融合及多源异构遥感影像关联分析的洪涝区域识别及变化监测方法。【方法】以新疆阿勒泰地区萨尔胡松乡发生的洪灾事件为例,获取了洪涝事件前后Landsat8、HJ-1A、Sentinel-2A和GF-1七个时相的多光谱影像,并从中提取了水体指数(NDWI、NDMBWI、WI2021)以及影像光谱反射率,熵和同质性纹理特征形成多维特征向量,并采用PCA降维;进而,利用多特征融合的随机森林(RF)分类器分别对不同时期的遥感影像进行水体识别。最后,通过比较相邻时相影像的水体识别结果提取了洪涝区域的信息,实现了洪水淹没区域变化过程的动态监测。【结果】经验证,Landsat影像水体提取结果虚警率分别为0.21%、0.28%和0.32%,漏警率为2.17%、3.37%和0.110%,最大洪涝面积为355.1 km^(2),其中淹没耕地和草地面积分别为134.3 km^(2)、229.2 km^(2)。【结论】结果表明:通过PCA技术实现多特征融合的RF识别算法显著改善了单时相Landsat影像中零散水体识别精度低等问题,水体识别总体精度比NDWI水体指数法提高了13.7%、10.8%和2.03%;采用多源遥感影像数据使监测周期最短可提升至1周,使提取的洪水演变过程信息更详细,弥补了卫星过境时间的不足;此外,洪灾动态变化遥感监测结果与气象、水文观测数据发展趋势基本一致。通过对萨尔胡松乡洪涝水体识别与变化监测,充分展示了在半干旱地区,多源光学遥感影像能够有效地识别水淹区域,为应急救灾提供了重要的数据支持。 展开更多

关键词 多源遥感影像 水体识别 空-谱特征融合 随机森林 时空变化分析 洪灾监测 洪水 气候变化

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基于RFE-BXGBoost的轴承套圈沟道表面缺陷识别方法 被引量：4

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作者 徐凯 张会妨 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1691-1699,共9页

轴承套圈是轴承部件的重要组成部分,其表面缺陷影响轴承的服役期限。为了解决轴承沟道表面缺陷难以被准确识别的问题,提出了一种基于特征递归消除的贝叶斯极度梯度提升树(RFE-BXGBoost)的轴承套圈沟道表面缺陷识别模型(方法)。首先,基... 轴承套圈是轴承部件的重要组成部分,其表面缺陷影响轴承的服役期限。为了解决轴承沟道表面缺陷难以被准确识别的问题,提出了一种基于特征递归消除的贝叶斯极度梯度提升树(RFE-BXGBoost)的轴承套圈沟道表面缺陷识别模型(方法)。首先,基于特征衍生的思想,对轴承沟道的时域、频域等特征进行了提取,使用了极度梯度提升树(XGBoost)作为基于特征递归消除(RFE)的基学习器,对影响轴承沟道表面缺陷最佳特征子集进行了选择,并过滤了冗余特征;然后,利用基于贝叶斯优化的XGBoost模型组成弱分类器,为了降低模型预测结果的方差,使用有放回随机抽样法,对基分类器进行了选取;最后,根据抽样结果,利用投票法获得了最终的表面缺陷识别结果,并使用轴承套圈沟道实测数据集进行了模型预测性能的测试。实验结果表明:基于RFE-BXGBoost的表面缺陷识别模型的识别准确率为0.90,F1-score为0.879,优于仅使用自适应提升法(Adaboost)、随机森林、梯度提升树的表面缺陷识别结果。研究结果表明:该表面缺陷识别模型对复杂零部件和系统的表面缺陷识别有一定的效果。 展开更多

关键词 滚动轴承 特征递归消除 极度梯度提升树 轴承套圈沟道 有放回随机抽样 集成模型

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