期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
多源遥感数据与机器学习算法的沼泽湿地信息提取
1
作者 李濡旭 武海涛 +6 位作者 姜明 邹元春 秦树林 徐琛 王丹 田恩朋 薛振山 《湿地科学与管理》 2024年第2期16-22,共7页
基于多源遥感数据与机器学习算法,旨在探讨提高沼泽湿地信息提取精度的方法。利用GEE(Google Earth Engine)平台获取的Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据、Sentinel-2多光谱数据以及地形数据,结合多种机器学习算法提取沼泽湿地遥感信息,... 基于多源遥感数据与机器学习算法,旨在探讨提高沼泽湿地信息提取精度的方法。利用GEE(Google Earth Engine)平台获取的Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据、Sentinel-2多光谱数据以及地形数据,结合多种机器学习算法提取沼泽湿地遥感信息,并在大兴安岭山区的南瓮河自然保护区以及松嫩平原区的莫莫格保护区进行精度验证。结果表明:利用多源遥感数据结合机器学习算法的研究方法,可显著提高沼泽湿地信息提取精度。在平原地区沼泽湿地信息提取中,雷达数据比多光谱数据贡献度更高;在山地地区沼泽湿地信息提取中,二者具有相近的贡献度。Sentinel-1、Sentinel-2数据和地形湿度指数数据的组合更有利于各种地形沼泽湿地信息提取。随机森林机器学习算法对沼泽湿地信息提取精度最高。 展开更多
关键词 多源遥感数据 机器学习 随机森林 GEE 沼泽湿地
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部