简介:以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevantfeatures)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。
简介:中文摘要:目的:建立蔓越莓提取物高效液相特征图谱分析方法,为鉴别是否掺伪提供判别依据;方法:采用十八烷基键合硅胶柱(150mm×4.6mm,5μm)色谱柱,0.5%磷酸水溶液为A相,乙腈-水-醋酸-磷酸(48.5:50: 1:0.5,体积比)为B相,进行梯度洗脱,检测波长为520nm,柱温25℃,流速1.0mL/min,进行特征图谱测定;结果:经过精密度、重复性和稳定性实验考察,各色谱峰相对保留时间的RSD均小于1%;结论:该方法操作简单,具有良好的精密度、重复性和稳定性,可用于蔓越莓提取物的真伪鉴别,为控制蔓越莓提取物的质量提供更为科学、可靠的依据。