地貌形態(tài)類型面向?qū)ο蠓诸惙ǖ母倪M(jìn)
本文關(guān)鍵詞：地貌形態(tài)類型面向?qū)ο蠓诸惙ǖ母倪M(jìn)
更多相關(guān)文章： 地貌分類 面向?qū)ο蠓诸?/b> 隨機(jī)森林 灰度共生矩陣
【摘要】：提出一種改進(jìn)的基于隨機(jī)森林因子重要性分析和灰度共生矩陣紋理的地貌形態(tài)類型面向?qū)ο髣澐址椒�。以中�?guó)1∶100萬(wàn)DEM為數(shù)據(jù)源,利用相關(guān)分析和雪氏熵值法篩選確定地貌分類的地形因子組合,并利用隨機(jī)森林分類樹評(píng)價(jià)各地形因子的重要性,將求得的各因子重要性數(shù)值作為面向?qū)ο蠖喑叨确指罡鲌D層的閾值,最后基于灰度共生矩陣紋理信息構(gòu)成分類樣本的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行地貌分類。全國(guó)地貌分類以《中國(guó)及毗鄰地區(qū)1∶400萬(wàn)地貌圖》為精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),結(jié)果顯示該文提出的分類方法總體精度為71.4%,比ISODATA非監(jiān)督分類法精度提高5.7%,比常用的面向?qū)ο蠓诸惙ň忍岣?5.7%;陜西省地貌分類以《中華人民共和國(guó)1∶100萬(wàn)地貌圖》為精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),分類的總體精度為72.9%。通過(guò)分析該文方法對(duì)不同分辨率DEM分類精度的影響,得出分辨率越高總體精度越高。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院;南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 地貌分類 面向?qū)ο蠓诸?/strong> 隨機(jī)森林 灰度共生矩陣
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41401471)
【分類號(hào)】：P285.1;P208
【正文快照】： 0引言地貌是自然地理環(huán)境的基本要素之一。地貌分類是數(shù)字地形分析的基礎(chǔ),同時(shí)也是地貌制圖研究的依據(jù)以及地貌分布規(guī)律研究的前提,故其在生產(chǎn)實(shí)踐和科學(xué)研究中都具有重要價(jià)值[1-3]。常用的地貌分類法有區(qū)域劃分分類、分層分類、統(tǒng)計(jì)分類、模糊數(shù)學(xué)分類、遙感分類、機(jī)器學(xué)習(xí)分
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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9 李s，
本文編號(hào)：667623
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