本文主要研究内容
作者林思美,黄华国,陈玲（2019）在《结合随机森林与K-means聚类评价湿地火烧严重程度》一文中研究指出：针对湿地植被存在典型的季节及年际变化特征,常用的遥感识别手段无法对湿地火烧严重程度实现准确评价的问题,提出了一种适用于湿地火烧严重程度的评价方法。基于2001年9月扎龙湿地的火灾事件,应用K-means聚类分析,从季节与年际2个方面的NBR阈值中获取不同火烧严重程度的训练样本,并利用随机森林机器学习算法建立基于光谱指数的分类模型,从而实现了湿地火烧严重程度的准确制图与评价。结果表明,交叉验证的分类总体精度为89.9%,各个火烧严重程度之间未出现严重的混分情况,且该模型具有一定的可移植性,能够成功地用于湿地火灾研究,从而为湿地火灾管理提供相应的参考依据。
Abstract
zhen dui shi de zhi bei cun zai dian xing de ji jie ji nian ji bian hua te zheng ,chang yong de yao gan shi bie shou duan mo fa dui shi de huo shao yan chong cheng du shi xian zhun que ping jia de wen ti ,di chu le yi chong kuo yong yu shi de huo shao yan chong cheng du de ping jia fang fa 。ji yu 2001nian 9yue za long shi de de huo zai shi jian ,ying yong K-meansju lei fen xi ,cong ji jie yu nian ji 2ge fang mian de NBRyu zhi zhong huo qu bu tong huo shao yan chong cheng du de xun lian yang ben ,bing li yong sui ji sen lin ji qi xue xi suan fa jian li ji yu guang pu zhi shu de fen lei mo xing ,cong er shi xian le shi de huo shao yan chong cheng du de zhun que zhi tu yu ping jia 。jie guo biao ming ,jiao cha yan zheng de fen lei zong ti jing du wei 89.9%,ge ge huo shao yan chong cheng du zhi jian wei chu xian yan chong de hun fen qing kuang ,ju gai mo xing ju you yi ding de ke yi zhi xing ,neng gou cheng gong de yong yu shi de huo zai yan jiu ,cong er wei shi de huo zai guan li di gong xiang ying de can kao yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自遥感信息的林思美,黄华国,陈玲，发表于刊物遥感信息2019年02期论文，是一篇关于湿地论文,火烧严重程度论文,随机森林论文,聚类论文,光谱指数论文,遥感信息2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自遥感信息2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。