【摘 要】
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旱灾频繁发生给农业造成严重损失,将旱情监测视作异常信息识别过程,利用多分类器融合方法探讨集成多源遥感空间数据的高精度农业旱情等级评估模型。首先对各类旱情关联因子进行相关性分析,选择最优模型输入参数;然后利用3种单分类器(神经网络、支持向量机以及分类回归树)对多源遥感数据进行分析,构建阈值优化模糊投票法(threshold-optimized fuzzy majority voting,TFMV)对
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,武汉大学遥感信息工程学院,香港理工大学土地测量与地理资讯学系
【基金项目】
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地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金（2017NGCM04）, 湖北省农田环境监测工程技术研究中心开放基金课题（201603,201610）, 国家重点研发计划（2016YFD0800902）
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旱灾频繁发生给农业造成严重损失,将旱情监测视作异常信息识别过程,利用多分类器融合方法探讨集成多源遥感空间数据的高精度农业旱情等级评估模型。首先对各类旱情关联因子进行相关性分析,选择最优模型输入参数;然后利用3种单分类器(神经网络、支持向量机以及分类回归树)对多源遥感数据进行分析,构建阈值优化模糊投票法(threshold-optimized fuzzy majority voting,TFMV)对单分类器旱情等级评估结果进行决策级融合。结果表明:TFMV方法总体分类精度为72.55%,分别比神经网络
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