检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农业大学学报 2019年第11期24卷 51-58页

作者：孙诗睿赵艳玲王亚娟王鑫张硕中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所北京100083

以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演精度对比。结果显示:使用基于多... 详细信息

以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数(leaf area index,LAI)进行反演精度对比。结果显示:使用基于多植被指数的随机森林(RF)比赤池信息量准则-偏最小二乘法(AIC-PLS)反演精度高。得到的LAI反演值和真实值之间的R^2=0.822,RMSE=1.218。研究证明通过随机森林预测具有更好的拟合效果,对冬小麦的LAI反演有较好的适用性。

关键词：无人机多光谱遥感叶面积指数反演赤池信息量准则-偏最小二乘法随机森林法

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高分二号影像树种识别及龄组划分

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国土资源遥感 2019年第2期31卷 118-124页

作者：傅锋王新杰汪锦王娜佟济宏北京林业大学林学院北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院北京100083

以福建将乐国有林场为研究区,探索高分二号(GF-2)影像在树种识别及龄组划分上的潜力。实测研究区主要树种的冠层光谱曲线,分析不同树种在光谱上的反射差异。在影像预处理后结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,N... 详细信息

以福建将乐国有林场为研究区,探索高分二号(GF-2)影像在树种识别及龄组划分上的潜力。实测研究区主要树种的冠层光谱曲线,分析不同树种在光谱上的反射差异。在影像预处理后结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地形因子构建多波段遥感影像,采用面向对象的多尺度分割,提取光谱和纹理属性并进行属性筛选;然后,基于光谱、纹理和辅助数据不同组合的7种分类方案,采用随机森林法对研究区马尾松、毛竹及杉木3个龄组进行分类,定量分析光谱、纹理和辅助数据在树种分类中的作用。结果表明,光谱结合4方向纹理方案的总体分类精度为87.4%,Kappa系数为0.85,马尾松、毛竹和杉木各龄组得到有效分类;在最优属性集下随机森林分类器能达到较好的分类效果。研究可为GF-2影像应用于南方集体林区森林资源调查和管理提供借鉴。

关键词：高分二号(GF-2) 树种分类面向对象随机森林法

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基于多源多时相数据的落叶松林识别研究

基于多源多时相数据的落叶松林识别研究

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作者：马婷西安科技大学

学位级别：硕士

落叶松是我国北方林区较为常见的林木,其木材材质优良且具有抗压抗腐蚀等诸多优点,具有较高的社会价值和经济效益。近年来,落叶松作为我国林业重点工程建设的树种之一,造林面积逐年增加。目前,林业部门针对落叶松资源的调查愈发重视,如... 详细信息

落叶松是我国北方林区较为常见的林木,其木材材质优良且具有抗压抗腐蚀等诸多优点,具有较高的社会价值和经济效益。近年来,落叶松作为我国林业重点工程建设的树种之一,造林面积逐年增加。目前,林业部门针对落叶松资源的调查愈发重视,如何快速获取落叶松空间位置分布也成为林业研究的难点之一。本研究以多时相的Landsat8和GF-1影像为主要数据源,在分析落叶松季相和光谱特征基础上,确定落叶松识别的关键时期和参数。同时提取多种特征信息,通过不同分类器的选择,探究提取落叶松最佳特征因子和多特征优化的分类策略,为快速获取落叶松空间位置分布提供一种技术参考。具体研究内容和结果如下:(1)为了探究提取落叶松林的关键物候期,实验以黑龙江省孟家岗林场作为重点研究区,采用最大似然法、随机森林法和支持向量机法对不同时相的Landsat8影像进行森林类型分类,筛选出提取落叶松林的最佳时期和方法。研究结果表明,在这三种分类方法中,最大似然法综合效果最好,其次是随机森林法。结合落叶松NDVI时间序列曲线发现,在落叶松生长期和落叶期与其他植被物候差异显著,分类效果较为理想,分类精度均高于80%。其中11月2日影像分类效果最好,精度最高为85.08%,Kappa=0.81。该结论在大孤家林场的实验中得到进一步验证。(2)同单一时相相比,多时相的影像包含更丰富的地物信息,实验在上述单时相影像分类基础上,筛选出分类精度高于80%的影像,并将这些影像进行排列组合,共构建了 69景多时相组合的遥感影像,最后采用最大似然法依次进行森林类型分类。研究结果表明,①相较于单时相的分类结果,多时相组合可以有效地提高分类精度,更有利于落叶松的提取;②在多时相组合分类中,两个时相组合的影像分类效果最佳;③落叶松生长期和落叶期影像组合可以反映出落叶松独特的物候规律,是进行落叶松识别的最佳时相组合,有利于落叶松的高精度提取。在多时相组合分类结果中,落叶松生长期和落叶期组合的影像,分类效果较为理想,精度均高于85%,其中,3月22日影像(生长期)和10月29日影像(落叶期)组合分类效果最佳,分类精度最高为87.46%,Kappa=0.84。上述结论均在大孤家林场实验中得到进一步验证。(3)实验选择时间相近的GF-1和Landsat8影像为数据源,分别提取了不同植被指数的时间序列特征、不同窗口下的纹理特征以及利用DEM数据提取不同的地形因子。最后采用最大似然法和随机森林法进行分类。研究结果表明,①加入特征因子后,分类精度均有所提高,说明特征因子有助于落叶松的提取。②加入植被指数时序特征后,分类效果最为理想,分类精度显著提高。说明植被指数时间序列特征可以较好地描述落叶松的物候节律,反映出落叶松的季相特征,是提取落叶松的最佳特征因子。(4)实验以黑龙江省大兴安岭国有林场作为整体研究区,采用最大似然法、随机森林法和支持向量机法对MODIS-NDVI时序数据集和MODIS-EVI时序数据集进行森林类型分类。结果表明,最大似然法和随机森林法分类效果较好,分类精度均达到70%以上,面积精度均达到85%以上。其中随机森林法分类效果最好,精度最高,MODIS-NDVI时序数据集分类精度为79.91%,Kappa=0.77,MODIS-EVI时序数据集分类精度为78.27%,Kappa=0.76。说明MODIS时序数据集可反映落叶松的季相特征,适合大区域落叶松林的提取。

关键词：植被指数时间序列信息落叶松林森林类型分类随机森林法

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一种冷热电多元负荷预测方法及系统

一种冷热电多元负荷预测方法及系统

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作者：刘念徐万欣 102206 北京市昌平区回龙观

本发明提供一种冷热电多元负荷预测方法及系统，涉及负荷预测领域。该预测方法包括：获取电力系统在当前时刻的负荷数据；负荷数据包括：冷负荷数据、热负荷数据和电负荷数据；采用随机森林法对负荷数据进行特征选择，得到当前时刻的特... 详细信息

标准号: CN115034518A

本发明提供一种冷热电多元负荷预测方法及系统，涉及负荷预测领域。该预测方法包括：获取电力系统在当前时刻的负荷数据；负荷数据包括：冷负荷数据、热负荷数据和电负荷数据；采用随机森林法对负荷数据进行特征选择，得到当前时刻的特征集序列；特征集序列包括：冷负荷特征集序列、热负荷特征集序列和电负荷特征集序列；将当前时刻的特征集序列输入到负荷预测模型中，输出下一时刻的负荷数据；负荷预测模型基于线性自注意力机制建立；本发明能够简单快速实现负荷预测。

关键词：特征集负荷数据负荷预测负荷预测模型电负荷冷负荷热负荷随机森林法注意力机制电力系统特征选择序列输入冷热电输出预测

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基于随机森林法和几何哈希法的流水线目标匹配研究

基于随机森林法和几何哈希法的流水线目标匹配研究

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作者：周陈龙上海交通大学

学位级别：硕士

在目前的自动化生产过程中，机器流水线作业是工业生产的一个重要环节。如果能实现流水线上目标自动匹配分类，这将大大降低生产和维护成本并进一步提高自动化生产的效率。然而，对目标进行匹配，是模式识别领域非常重要但又棘手的一项... 详细信息

在目前的自动化生产过程中，机器流水线作业是工业生产的一个重要环节。如果能实现流水线上目标自动匹配分类，这将大大降低生产和维护成本并进一步提高自动化生产的效率。然而，对目标进行匹配，是模式识别领域非常重要但又棘手的一项课题。因为在目标匹配过程中，会受到物体（缩放、旋转、遮挡）及其周围环境（光强变化）等方面的影响，因此进行复杂环境下的目标匹配成为难题。针对这一课题，本文采用基于关键点的特征提取，并结合随机森林法和几何哈希法，很好的解决了这一问题。其中，随机森林法通过机器学习构建分类器进行特征匹配。本文通过不同训练特征的选取优化了匹配结果；几何哈希法通过目标的结构信息，结合哈希表进行模板匹配。本文进一步对几何哈希算法做了改进，实现从单目标匹配到多目标匹配，并提高了匹配精度和速度。

关键词：目标匹配 Harris算法随机森林法几何哈希法仿射不变性 SIFT算法 SOBEL算子 DOG算子

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1997—2017年南京沿江湿地资源的时空变化分析

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安徽农学通报 2020年第12期26卷 118-122页

作者：赵子涵王君刘咏梅李栋梁南京晓庄学院环境科学学院江苏南京211171

湿地作为生态系统的重要组成部分,是连接水体与水体、水体与陆地之间的重要纽带。湿地资源的时空变化特征对于湿地资源的保护开发、城市建设规划有着重要的决策支持意义。该研究以南京长江沿岸3km缓冲区为对象,基于随机森林法,分别对199... 详细信息

湿地作为生态系统的重要组成部分,是连接水体与水体、水体与陆地之间的重要纽带。湿地资源的时空变化特征对于湿地资源的保护开发、城市建设规划有着重要的决策支持意义。该研究以南京长江沿岸3km缓冲区为对象,基于随机森林法,分别对1997、2009、2017年3期Landsat TM/OLI影像进行湿地资源分类。结果表明,1997—2017年南京沿江湿地总面积减少41.91km^2,其中水体总面积减少9.81km^2。湿地类型结构方面,天然湿地面积减少,人工湿地面积增多,主要表现为城市道路交通、港口建设等占用河湖湿地;退耕还湿、建立湿地公园、发展大棚农业等是稻田湿地转变为绿地的主要原因。因此,在未来城市规划建设中,要严格保护湿地资源,在保持湿地资源面积稳定的同时,更应注重优化湿地资源的生态结构。

关键词：沿江湿地 Landsat TM/OLI 随机森林法湿地分类时空变化

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基于近红外光谱技术模拟测定真菌发酵过程中的红色素

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西北师范大学学报（自然科学版） 2019年第6期55卷 53-56,82页

作者：马慧鋆北京工商大学计算机与信息工程学院

应用近红外光谱技术,基于偏最小二乘法、支持向量机法、随机森林法和BP神经网络法建立了红色素含量的分析预测模型,通过对模型参数进行比较选取了最优预测模型,并利用实测样品对模型进行了验证.结果表明,利用随机森林模型进行发酵液中... 详细信息

应用近红外光谱技术,基于偏最小二乘法、支持向量机法、随机森林法和BP神经网络法建立了红色素含量的分析预测模型,通过对模型参数进行比较选取了最优预测模型,并利用实测样品对模型进行了验证.结果表明,利用随机森林模型进行发酵液中红色素的估算,其精度要高于利用偏最小二乘法,BP神经网络法和支持向量机法模型对于发酵液中红色素含量的估算.

关键词：近红外光谱红色素偏最小二乘法支持向量机法随机森林法 BP神经网络法

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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

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光谱学与光谱分析 2018年第9期38卷 2888-2896页

作者：许章华黄旭影林璐王前锋刘健陈崇成余坤勇周华康张华峰福州大学环境与资源学院福建福州350116 福建省资源环境监测与可持续经营利用重点实验室福建三明365004 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116 福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室福州350116 福建省南平市延平区林业局福建南平353000 厦门市森林病虫害防治检疫站福建厦门361004

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... 详细信息

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。

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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与非小细胞肺癌预后相关的分子标志物及其应用

与非小细胞肺癌预后相关的分子标志物及其应用

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作者：米双利张健 100101 北京市朝阳区北辰西路1号院104号楼

本发明提供了与非小细胞肺癌预后相关的分子标志物及其应用。本发明结合非小细胞肺癌(NSCLC)基因芯片表达数据集，利用随机森林法和Cox单因素回归分析，在候选基因中找到表达水平与病人生存期显著相关的基因，对这些基因利用Cox多因素... 详细信息

标准号: CN109735619B

本发明提供了与非小细胞肺癌预后相关的分子标志物及其应用。本发明结合非小细胞肺癌(NSCLC)基因芯片表达数据集，利用随机森林法和Cox单因素回归分析，在候选基因中找到表达水平与病人生存期显著相关的基因，对这些基因利用Cox多因素回归分析进行生存分析的建模，并用Kaplan Meier方法和时间依赖的ROC分析方法评价模型的表现，得到17个基因的肺癌预后标签集，这17个基因中的特定基因组合分别对术后病人进行生存期长短和复发风险高低分级，以进行个体化的治疗。该分子标志物不受NSCLC组织类型、疾病分期、年龄、性别等因素影响，可以作为NSCLC预后评价工具，并且对NSCLC患者具有普遍的适用性。

关键词：分子标志物基因单因素回归分析非小细胞肺癌基因芯片表达随机森林法小细胞肺癌表达水平高低分级候选基因回归分析基因利用基因组合评价模型时间依赖因素影响预后标签预后评价组织类型个体化数据集预后建模术后与非肺癌复发分析并用疾病治疗应用表现

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一种台风灾害下输电线路损毁预警方法

一种台风灾害下输电线路损毁预警方法

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作者：侯慧于士文吴细秀李显强唐金锐耿浩俞菊芳 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

本发明提出了一种台风灾害下输电线路损毁预警方法。本发明对气象信息、设备运行信息、微地形信息、实时损毁信息进行采集以构建训练集；对训练集中信息进行信息量化、缺省值处理、标准化处理；基于极值I型概率分布、随机森林法、蒙特... 详细信息

标准号: CN110097223B

本发明提出了一种台风灾害下输电线路损毁预警方法。本发明对气象信息、设备运行信息、微地形信息、实时损毁信息进行采集以构建训练集；对训练集中信息进行信息量化、缺省值处理、标准化处理；基于极值I型概率分布、随机森林法、蒙特卡罗法建立输电线路损毁概率混合预测模型，并计算损毁概率；根据损毁概率进行风险指标计算，进行灾后抢修。本发明预测模型具有更强的适应性和更高的可信度，且能从宏观上合理估算所需抢修资源。

关键词：损毁输电线路预测模型概率抢修设备运行信息标准化处理蒙特卡罗法随机森林法地形信息风险指标概率分布气象信息台风灾害信息量化可信度训练集构建估算采集预警宏观

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