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基于RF模型的火成岩提取与分类研究——以吉布提阿里萨比耶地区为例

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查明“21世纪海上丝绸之路”沿线国家地层岩性环境,是区域维稳活动的基石.利用随机森林(RF)区分地层岩性,具有较高的准确性和稳定性.以吉布提市阿里撒比耶西南部地区为例,利用GF-2、ASTER影像数据,结合“原始波谱+光谱特征+纹理特征”,构建了基于随机森林(RF)对火成岩自动提取和分类模型.研究表明:RFC较为准确地识别了阿道利群拉斑玄武岩的分布范围,并成功地将马布拉斯群流纹岩系分成三个岩性段;利用RF分类模型对火成岩的自动提取分类精度为85.9363％,Kappa系数为0.8375,RF分类效果优于SVM;决策树数目的增加对RF分类结果产生“休斯现象”,在0～200的区间,当决策树数目N=200时,分类精度最高,OA=86.3742％.

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来源
《第十五届国家安全地球物理专题研讨会》|2017年|86-95|共10页
会议地点香港
作者
Ma Zi-Cheng; 马梓程; SHUAI Shuang; 帅爽; AN Zhi-Hong; 安志宏; XIE Fei; 谢菲; JING Qing-Qing; 荆青青; YANG Yi; 杨怡;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数字处理;
关键词
遥感图像; 火成岩; 特征提取; 分类方法; 随机森林;

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