典型文献
融合随机森林模型和6种水体指数的上海市水体信息提取
文献摘要：
为快速、准确地掌握水体分布信息,本文以上海市为研究区,基于多时相Sentinel-2卫星数据构建水体提取特征集,并采用效率高、稳健性好的随机森林模型,对研究区内的水体进行提取.水体提取特征集在现有光谱波段特征的基础上加入6种水体指数,分别为NDWI、MNDWI、AWEIsh、WI2015、SWI和RWI,旨在提高水体提取精度.针对10个光谱波段特征及6种水体指数,设计了8种试验方案探究加入水体指数对于水体提取的作用.结果表明,将6种水体指数全部加入的方案精度最高,为97.910％;NDWI和RWI能提高水体提取精度、降低漏提率和误提率.
文献关键词：
水体信息提取;随机森林;Sentinel-2;水体指数;上海市
中图分类号：
作者姓名：
崔青林;汪鸣泉;黄永健
作者机构：
中国科学院上海高等研究院上海碳数据与碳评估中心,上海201210;中国科学院大学,北京100049;中国科学院低碳转化科学与工程重点实验室,上海201210
文献出处：
引用格式：
[1]崔青林;汪鸣泉;黄永健-.融合随机森林模型和6种水体指数的上海市水体信息提取)[J].测绘通报,2022(02):106-109
A类：
WI2015
B类：
随机森林模型,水体指数,水体信息提取,分布信息,多时相,Sentinel,卫星数据,建水,水体提取,提取特征,征集,波段,MNDWI,AWEIsh,SWI,RWI,试验方案,方案探究,指数对
AB值：
0.295804
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