【摘 要】
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随机森林算法,凭借处理高维度数据、模型泛化能力强、训练速度快等优点,被广泛用于土地利用遥感分类中,但该算法的训练样本对分类结果的影响问题一直没有受到重视。以提取南
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61001187)
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随机森林算法,凭借处理高维度数据、模型泛化能力强、训练速度快等优点,被广泛用于土地利用遥感分类中,但该算法的训练样本对分类结果的影响问题一直没有受到重视。以提取南丰县柑橘果园为案例,探讨在不同柑橘果园训练样本下,以随机森林算法提取柑橘果园的精度差异,定量评价训练样本差异对该算法提取柑橘果园精度的影响。研究结果表明:1)对于县级尺度,随机森林训练样本在240,总体精度达到89.66%,Kappa系数为0.87,整体分类效果最优。对于提取柑橘果园,则训练样本数量为2 400时最优。2)南丰县柑橘果园的主要分布
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