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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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为了研究喷枪喷出液体的雾化粒径随压力与扇面孔开度变化的特性,搭建了以PC机—激光粒度仪—喷枪—压力源为主体的实验台进行实验。实验表明,在其他条件不变时,随着喷枪接入压力源的不断增大,可以认为雾化粒径逐渐减小,雾化效果越好;在其他条件不变时,随着喷枪扇面孔的开度增大即扇面孔压力增大,雾化粒径并不是总在减小,雾化效果在某一段压力值下反而变得不好。当压力增大到4 bar后,喷雾粒径随压力增大无明显变化。 相似文献
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