结合随机森林与K_means聚类评价湿地火烧严重程度
收藏国家林业和草原科学数据中心2022-11-30 更新2024-03-06 收录
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资源简介：
针对湿地植被存在典型的季节及年际变化特征，常用的遥感识别手段无法对湿地火烧严重程度实现准确评价的问题，提出了一种适用于湿地火烧严重程度的评价方法。基于2001年9月扎龙湿地的火灾事件，应用K-means聚类分析，从季节与年际2个方面的NBR阈值中获取不同火烧严重程度的训练样本，并利用随机森林机器学习算法建立基于光谱指数的分类模型，从而实现了湿地火烧严重程度的准确制图与评价。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2022-11-30
