| 基于多源遥感数据和随机森林的综合旱情指标构建 |
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| 引用本文： | 董婷,任东,邵攀,孟令奎. 基于多源遥感数据和随机森林的综合旱情指标构建[J]. 农业机械学报, 2019, 50(8): 200-212 |
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| 作者姓名： | 董婷 任东 邵攀 孟令奎 |
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| 作者单位： | 三峡大学,三峡大学,三峡大学,武汉大学 |
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| 基金项目： | 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)和国家自然科学基金项目(41701504) |
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| 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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| 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 |
| 收稿时间： | 2018-12-27 |
Construction of Integrated Drought Condition Index Based on Multi-sensor Remote Sensing and Random Forest |
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| DONG Ting,REN Dong,SHAO Pan and MENG Lingkui. Construction of Integrated Drought Condition Index Based on Multi-sensor Remote Sensing and Random Forest[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(8): 200-212 |
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| Authors: | DONG Ting REN Dong SHAO Pan MENG Lingkui |
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| Affiliation: | Three Gorges University,Three Gorges University,Three Gorges University and Wuhan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | drought monitoring remote sensing random forest standardized precipitation evapotranspiration index ensemble method |
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