【摘 要】
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当前应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content,SSC)反演的随机森林回归(Random Forests Regression,RFR)较少关注对模型精度影响较大的反演参数子集和模型参数的同步优化。本研究选择渭-库绿洲和奇台绿洲为实验区,基于Landsat-5 TM、SRTM、MOD11A2.006遥感数据构建反演参数。首先,利用弹性网络(Elastic Net,EN)筛选出反
【机 构】
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中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室,乌鲁木齐830011;新疆维吾尔自治区遥感与地理信息系统应用重点实验室,乌鲁木齐830011;中国科学院大学,北京100049;中国科学院新
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当前应用于土壤盐分含量(Soil Salinity Content,SSC)反演的随机森林回归(Random Forests Regression,RFR)较少关注对模型精度影响较大的反演参数子集和模型参数的同步优化。本研究选择渭-库绿洲和奇台绿洲为实验区,基于Landsat-5 TM、SRTM、MOD11A2.006遥感数据构建反演参数。首先,利用弹性网络(Elastic Net,EN)筛选出反演参数子集,然后利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和贝叶斯优化算法(Bayesia
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