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目的 为快速掌握若羌绿洲特色林果业种植信息,提高特色林果资源调查的信息化水平,服务若羌特色林果业的发展。方法 文章通过野外调查和室内文献资料分析建立遥感分类的先验知识,采用面向对象的影像分析方法,构建多尺度分割结果的光谱、植被指数、形状、纹理等特征,采用CART和随机森林算法进行遥感分类,分析使用不同分类算法、特征集对分类结果的影响。结果 (1)随机森林算法相比于CART算法总体分类效果好,分类精度高,特征数据集的加入对CART算法的分类精度影响较小,而对随机森林算法分类精度的提升较为明显。(2)形状特征对形状差异较大的地物具有较强的识别能力,植被指数特征能有效识别植被和非植被地物,纹理特征则对分类精度的影响较小。(3)综合所有特征集并结合随机森林算法的分类结果最优,总体精度88.43%,Kappa系数85.47%,面积精度96.89%。结论 形状、植被指数、纹理等特征集的加入对各个地类的分类精度的影响不同,应具体问题具体分析,随机森林算法比CART算法更适用于多维特征数据集的作物遥感分类任务。  相似文献   
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随着经济的快速发展以及科学技术突飞猛进的发展,建筑行业发展迅猛,各种新技术、新工艺、新材料不断涌现,加强挂篮施工技术在连续梁桥施工中的应用研究,直接影响到建筑施工的顺利开展以及安全使用。  相似文献   
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