随机森林算法在湿地研究中的应用

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  • 中国科学院流域地理学重点实验室中国科学院南京地理与湖泊研究所;中国科学院大学

网络出版日期: 2019-02-15

基金资助

中国科学院科技服务网络计划(STS)重点项目(KFJ-STS-ZDTP-011)资助

摘要

湿地处于陆地与水域之间的过渡地带,是具有复杂景观空间结构和变化过程的重要生态系统。遥感技术在湿地空间格局演变研究中得到了广泛应用。随机森林(Random Forests,RF)算法具有强大的运算能力,能较好地捕捉破碎信息,模拟复杂的非线性关系,是提取湿地信息的有力手段。根据国内外已有研究,总结了随机森林算法的发展历程及其在生态学应用中的改进;在"Web of Science"数据库中,查阅了随机森林算法应用于湿地的相关文献;归纳了随机森林算法在判别湿地土地覆盖类型、预测湿地植物分布和生长、预测水鸟巢址选择和迁徙中的应用;指出了已有相关研究的不足。

本文引用格式

郑利林, 徐金英, 王晓龙 . 随机森林算法在湿地研究中的应用[J]. 湿地科学, 2019 , 17(01) : 16 -24 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.2019.01.003

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