【摘 要】
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本文以海螺沟一号冰川为研究对象,采集冰川末端无人机影像,采用多尺度迭代分割算法对正射影像进行分割,然后采用基于影像特征优选的随机森林分类法,选取光谱特征、纹理特征、
【机 构】
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西南科技大学环境与资源学院 四川 绵阳 621010
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本文以海螺沟一号冰川为研究对象,采集冰川末端无人机影像,采用多尺度迭代分割算法对正射影像进行分割,然后采用基于影像特征优选的随机森林分类法,选取光谱特征、纹理特征、数字表面模型等作为特征参数对冰川末端发育的冰裂隙、冰碛等微地貌特征以及退缩区发育的典型植被进行识别,结果表明,尺度参数设置为100时可以较好的分割地物对象,在利用训练样本在RStudio中进行随机森林算法参数调优时,选择最优特征向量和决策树数量分别为7,1500时,分类精度为80.59％,能达到最佳的分类效果.
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