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基于集成学习的海岸带变化检测方法研究
基于集成学习的海岸带变化检测方法研究
作者:
王娟
赵吉祥
单春芝
高晓慧
原文服务方:
海洋开发与管理
海岸带
变化检测
集成学习
随机森林
极端梯度提升
摘要:
随着我国自主研发卫星组网的不断完善,利用遥感变化检测技术进行海岸带变化检测成为海岸带监测的重要手段。针对沿海地区的变化信息提取,文章首先利用多特征构建差异影像,在此基础上采用两种集成学习方式:随机森林(Random Forest)和极端梯度提升(XGBoost),进行试验区的变化检测,并与传统的机器学习SVM、经典的变化检测方法CVA和IR-MAD进行对比,结果表明集成学习进行变化信息提取效率远超其余方式,且XGBoost在变化信息提取精度方面具有一定优势。研究成果对海岸带及海域使用开展自动化变化监测和海岸带监督管理具有重要意义。
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文献信息
篇名
基于集成学习的海岸带变化检测方法研究
来源期刊
海洋开发与管理
学科
关键词
海岸带
变化检测
集成学习
随机森林
极端梯度提升
年,卷(期)
2022,(7)
所属期刊栏目
综合管理
研究方向
页码范围
48-54
页数
6页
分类号
P74,TP751
字数
语种
中文
DOI
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
版权信息
全文
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变化检测
集成学习
随机森林
极端梯度提升
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
海洋开发与管理
主办单位:
海洋出版社有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-9857
CN:
11-3525/P
开本:
16开
出版地:
北京市丰台区马官营家园3号
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
中文
出版文献量(篇)
6300
总下载数(次)
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总被引数(次)
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