基于多源遥感数据和随机森林的综合旱情指标构建

论文摘要

利用随机森林方法（Random forest,RF）集成多源遥感数据,构建一种多因子集成的旱情状态指数（Integrated drought condition index,IDCI-RF）,利用该指数对我国北部区域旱情状态进行评估。首先基于相关性分析方法选取旱情因子,然后利用RF回归方法构建IDCI-RF指数,并通过与Cubist和Bagging方法对比检验RF算法的拟合效果,最后对IDCI-RF指数的空间旱情监测精度进行验证。试验结果表明,所提出的IDCI-RF与实测SPEI-3的平均决定系数R2为0. 54～0. 68,优于Cubist和Bagging方法; IDCI-RF指数在研究区各省份均能较好地拟合实测指数,R2均在0. 7以上;大部分站点的IDCI-RF变化规律与实测SPEI-3保持一致;由IDCI-RF监测图反映的研究区旱情状态与实测SPEI-3分布特征吻合度较高,表明IDCI-RF指数在实际大范围旱情监测中具有较大的应用潜力。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 董婷,任东,邵攀,孟令奎

关键词: 干旱监测,遥感,随机森林,标准化降水蒸散指数,集成学习

来源: 农业机械学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 气象学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 三峡大学计算机与信息学院,武汉大学遥感信息工程学院

基金: 地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(2017NGCM04),国家重点研发计划项目(2016YFD0800902),湖北省技术创新专项(重大项目)(2017ABA157),国家自然科学基金项目(41701504)

分类号: TP181;TP79;P426.616

页码: 200-212

总页数: 13

文件大小: 1233K

下载量: 460

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标签：干旱监测论文;  遥感论文;  随机森林论文;  标准化降水蒸散指数论文;  集成学习论文;