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公开(公告)号：CN109033599B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810787216.5
申请日：2018-07-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的土壤侵蚀影响因子重要性分析方法，首先获取研究区水土流失等级情况及相应的属性，接着对得到的数据按照不同的流失等级分别随机抽取等量的样本；然后以抽取的样本点作为分析的数据集，通过遍历比较的方法确定随机森林模型中两个分别表示构建决策树分支时随机抽样的节点数mtry和决策树数量ntree的参数最优解；接着以确定的最优参数解为基础，构建最优随机森林模型，利用袋外数据计算两个度量变量因子重要性的指标；最后综合考虑平均精确率减少值MDA和平均不纯度减少值MDG进行重新排序，确定各变量因子的重要性。本发明解决了土壤侵蚀影响因子缺乏重要性界定标准的问题。
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公开(公告)号：CN110346329A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810946862.1
申请日：2018-08-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法，利用低、中、高不同空间和时间分辨率的遥感数据，引入时空融合模型，生成逐月生物措施因子B，进而通过逐月的生物措施B因子与降雨侵蚀力因子R相乘累加改进了传统的利用单一时期单一遥感数据来计算土壤侵蚀模数，有效匹配了植被覆盖度与降雨的内年变化。同时利用高空间分辨率遥感数据进行工程措施因子信息提取，改变了依靠人工统计粗略获得水土保工程持措施数量而缺少空间分布问题，提高了土壤侵蚀模数的空间分布精度和合理性。本发明提出的方法不仅顾及了植被和降雨的年内变化特征，还考虑了工程措施的空间分布，有效提高了土壤侵蚀模数的估算精度与空间分布合理性。
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公开(公告)号：CN109033599A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810787216.5
申请日：2018-07-18
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的土壤侵蚀影响因子重要性分析方法，首先获取研究区水土流失等级情况及相应的属性，接着对得到的数据按照不同的流失等级分别随机抽取等量的样本；然后以抽取的样本点作为分析的数据集，通过遍历比较的方法确定随机森林模型中两个分别表示构建决策树分支时随机抽样的节点数mtry和决策树数量ntree的参数最优解；接着以确定的最优参数解为基础，构建最优随机森林模型，利用袋外数据计算两个度量变量因子重要性的指标；最后综合考虑平均精确率减少值MDA和平均不纯度减少值MDG进行重新排序，确定各变量因子的重要性。本发明解决了土壤侵蚀影响因子缺乏重要性界定标准的问题。
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