地球信息科学学报 ›› 2023, Vol. 25 ›› Issue (1): 163-176.doi: 10.12082/dqxxkx.2023.220468
潘雨飘1(), 赵翔1,*(
), 王静1,2, 张亦清1, 刘耀林1
收稿日期:
2022-07-02
修回日期:
2022-10-08
出版日期:
2023-01-25
发布日期:
2023-03-25
通讯作者:
*赵翔(1985— ),男,湖南新邵人,博士,副教授,主要从事国土空间规划和智能空间优化决策研究。 E-mail: zhaoxiang@whu.edu.cn作者简介:
潘雨飘(1999— ),女,贵州三穗人,硕士生,主要从事机器学习和国土空间规划决策支持研究。E-mail: yupiaopan@whu.edu.cn
基金资助:
PAN Yupiao1(), ZHAO Xiang1,*(
), WANG Jing1,2, ZHANG Yiqing1, LIU Yaolin1
Received:
2022-07-02
Revised:
2022-10-08
Online:
2023-01-25
Published:
2023-03-25
Contact:
ZHAO Xiang
Supported by:
摘要:
准确把握区域发展规律,定量、客观地认识村庄发展类型,对“因地制宜、分类推进”乡村振兴具有非常重要的现实意义。针对区域村庄发展类型自动、准确识别问题,研究提出了一种基于SMOTE-RF算法的村庄发展类型识别模型。研究首先从地形、区位、社会经济、农业生产和生态环境等方面提出了面向村庄发展多维特征表达的指标体系。在此基础上,针对村庄样本不平衡分布特点,利用SMOTE过采样技术对少数类样本进行分析和模拟,合成平衡化的村庄分类样本集;进而利用随机森林算法自动构建村庄发展的多维属性特征与村庄类型之间的非线性关系,形成可用于区域村庄发展类型自动识别的智能分类器。为验证模型的有效性,研究选取山东招远市作为试验区开展了实证研究。实验结果表明,耦合SMOTE过采样技术的随机森林分类模型有效保障了村庄分类结果的可靠性和准确度。在试验区,模型自动识别结果与规划专家分类结果的一致性达88.27%,Kappa系数为0.78,整体一致性良好。相对于人工分类,基于SMOTE-RF方法的村庄类型自动识别方法减少了依赖人工经验分类带来的不确定性,保障了分类结果的一致性,能够为国土空间规划和乡村振兴专项规划决策提供可靠的决策依据。
潘雨飘, 赵翔, 王静, 张亦清, 刘耀林. 基于SMOTE-RF算法的村庄发展类型识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(1): 163-176.DOI:10.12082/dqxxkx.2023.220468
PAN Yupiao, ZHAO Xiang, WANG Jing, ZHANG Yiqing, LIU Yaolin. Identifying the Class of the Villages based on SMOTE-RF Algorithm[J]. Journal of Geo-information Science, 2023, 25(1): 163-176.DOI:10.12082/dqxxkx.2023.220468
表1
村庄类型识别指标体系
因素 | 指标名 | 变量名 | 因素 | 指标名 | 变量名 |
---|---|---|---|---|---|
地形条件 | 村庄平均地形位指数 | X1 | 建设用地构成 | 工矿用地占建设用地比例/% | X16 |
村庄平均坡度/° | X2 | 住宅用地占建设用地比例/% | X17 | ||
区位条件 | 道路密度/(m/km2) | X3 | 公共服务用地占建设用地比例/% | X18 | |
居民点与公路的平均距离/km | X4 | 交通运输用地占建设用地比例/% | X19 | ||
居民点与小学的平均距离/km | X5 | 生态环境条件 | 林地占国土面积比例/% | X20 | |
居民点与镇区的平均距离/km | X6 | 草地占国土面积比例/% | X21 | ||
居民点与城市的平均距离/km | X7 | 水面与湿地占国土面积比例/% | X22 | ||
社会经济状况 | 乡村人口密度/(人/hm2) | X8 | 净初级生产力/(g/m2/a) | X23 | |
平均夜间灯光强度/(μW/cm2/sr) | X9 | 生境质量 | X24 | ||
平均夜间灯光强度变化/(μW/cm2/sr) | X10 | 农村居民点状况 | 人均农村建设用地面积/(m²/人) | X25 | |
农业生产条件 | 人均耕地面积/(m²/人) | X11 | 农村居民点扩张速度/(m²/a) | X26 | |
耕地占国土面积比例/% | X12 | 平均斑块面积/hm² | X27 | ||
园地占国土面积比例/% | X13 | 平均斑块指数 | X28 | ||
建设用地构成 | 人均建设用地面积/(m²/人) | X14 | 斑块边缘密度/(m/hm2) | X29 | |
商服用地占建设用地比例/% | X15 | 散布与并列指数/% | X30 |
表2
研究数据及来源
数据类型 | 数据年份 | 数据来源 | 数据说明 |
---|---|---|---|
DEM | 2015 | ALOS地形产品( | 12.5 m分辨率 |
行政区境界线 | 2017 | 国家地理信息公共服务平台( | 国家基础地理信息中心数据 |
土地利用 | 2014、2018、2020 | 自然资源和规划部门 | 国土调查数据 |
道路网络 | |||
设施分布 | 2020 | 自然资源部门和POI数据 | 地理国情和百度POI点 |
人口数据 | 2020 | 各派出所户籍资料 | 分村户籍人口统计台账 |
夜光遥感数据 | 2015、2020 | NPP-VIIRS年产品( | 500 m分辨率 |
净初级生产力数据 | 2020 | MODIS净初级生产力产品( | 500 m分辨率 |
村庄分类样本 | 2020 | 自然资源和规划部门 | 国土空间规划村庄体系规划方案 |
[1] |
郭远智, 刘彦随. 中国乡村发展进程与乡村振兴路径[J]. 地理学报, 2021, 76(6):1408-1421.
doi: 10.11821/dlxb202106007 |
[Guo Y Z, Liu Y S. The process of rural development and paths for rural revitalization in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(6):1408-1421. ] DOI:10.11821/dlxb202106007
doi: 10.11821/dlxb202106007 |
|
[2] |
刘彦随. 中国新时代城乡融合与乡村振兴[J]. 地理学报, 2018, 73(4):637-650.
doi: 10.11821/dlxb201804004 |
[Liu Y S. Research on the urban-rural integration and rural revitalization in the new era in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(4):637-650. ] DOI:10.11821/dlxb201804004
doi: 10.11821/dlxb201804004 |
|
[3] | 中国政府网. 中共中央国务院印发《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》[EB/OL].(2018-09-26). http://www.gov.cn/zhengce/2018-09/26/content_5325534.htm. |
[The State Council of the People's Republic of China. The Central Committee of the CPC and the State Council Print and Issue the Plan for the Rural Revitalization Strategy (2018-2022)[EB/OL]. (2018-09-26). http://www.gov.cn/zhengce/2018-09/26/content_5325534.htm. ] | |
[4] | 李裕瑞, 卜长利, 曹智, 等. 面向乡村振兴战略的村庄分类方法与实证研究[J]. 自然资源学报, 2020, 35(2):243-256. |
[Li Y R, Bu C L, Cao Z, et al. Village classification system for rural vitalization strategy: method and empirical study[J]. Journal of Natural Resources, 2020, 35(2):243-256. ] DOI:10.31497/zrzyxb.20200201
doi: 10.31497/zrzyxb.20200201 |
|
[5] | 冯丹玥, 金晓斌, 梁鑫源, 等. 基于“类型-等级-潜力”综合视角的村庄特征识别与整治对策[J]. 农业工程学报, 2020, 36(8):226-237. |
[Feng D Y, Jin X B, Liang X Y, et al. Village feature identification and remediation countermeasures from the perspective of “type-rank-potential”[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(8):226-237. ] DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.08.028
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.08.028 |
|
[6] | 朱泽, 杨颢, 胡月明, 等. 基于多源数据的村庄发展潜力评价及村庄分类[J]. 农业资源与环境学报, 2021, 38(6):1142-1151. |
[Zhu Z, Yang H, Hu Y M, et al. Evaluation of village development potential and village classification by multi-source data[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2021, 38(6):1142-1151. ] DOI:10.1 3254/j.jare.2021.0496
doi: 10.1 3254/j.jare.2021.0496 |
|
[7] | 翁丽丽, 李永实, 王晓文, 等. 福建省农村经济类型划分方法探讨[J]. 福建师范大学学报(哲学社会科学版), 2002(3):48-53. |
[Weng L L, Li Y S, Wang X W, et al. The demarcating of the rural economy type of Fujian province[J]. Philosophy and Social Sciences Edition, 2002(3):48-53. ] DOI:10.3969/j.issn.1000-5285.2002.03.010
doi: 10.3969/j.issn.1000-5285.2002.03.010 |
|
[8] |
马晓冬, 李全林, 沈一. 江苏省乡村聚落的形态分异及地域类型[J]. 地理学报, 2012, 67(4):516-525.
doi: 10.11821/xb201204008 |
[Ma X D, Li Q L, Shen Y. Morphological difference and regional types of rural settlements in Jiangsu province[J]. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(4):516-525. ] DOI:10.11821/xb201204008
doi: 10.11821/xb201204008 |
|
[9] |
王林, 曾坚. 鲁西南地区村镇聚落空间分异特征及类型划分——以菏泽市为例[J]. 地理研究, 2021, 40(8):2235-2251.
doi: 10.11821/dlyj020200859 |
[Wang L, Ceng J. Spatial differentiation characteristics and types classification of rural settlements in southwest Shandong: A case study of Heze city[J]. Geographical Research, 2021, 40(8):2235-2251. ] DOI:10.11821/dlyj020200859
doi: 10.11821/dlyj020200859 |
|
[10] | 杨丹丽, 孙建伟, 张勇, 等. 基于“三生”功能的喀斯特山区农村居民点整治类型划分——以七星关区为例[J]. 中国土地科学, 2021, 35(11):80-89. |
[Yang D L, Sun J W, Zhang Y, et al. Classification of consolidation type of rural settlements in Karst mountainous areas based on “production-living-ecological” functions: Taking Qixingguan District as an example[J]. China Land Science, 2021, 35(11):80-89. ] DOI:10.11994/zgtdkx.20211103.155607
doi: 10.11994/zgtdkx.20211103.155607 |
|
[11] | 王静, 马骁, 宋双双. 基于村庄分类的全域土地综合整治要点探析[J]. 中国土地, 2022(2):33-35. |
[Wang J, Ma X, Song S S. Analysis on the key points of comprehensive land improvement based on village classification[J]. China Land, 2022(2):33-35. ] DOI:10.13816/j.cnki.ISSN1002-9729.2022.02.11
doi: 10.13816/j.cnki.ISSN1002-9729.2022.02.11 |
|
[12] | 欧维新, 邹怡, 刘敬杰, 等. 基于乡村振兴潜力和土地利用效率的村庄分类研究[J]. 上海城市规划, 2021(6):15-21. |
[Ou W X, Zou Y, Liu J J, et al. Integrating rural revitalization potential and land-use efficiency for classification of villages[J]. Shanghai Urban Planning Review, 2021(6):15-21. ] | |
[13] | 洪惠坤, 谢德体, 郭莉滨, 等. 多功能视角下的山区乡村空间功能分异特征及类型划分[J]. 生态学报, 2017, 37(7):2415-2427. |
[Hong H K, Xie D T, Guo L B, et al. Differentiation of spatial function in a mountainous rural area from a multi-functional perspective[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(7):2415-2427. ] DOI:10.5846/stxb201601030011
doi: 10.5846/stxb201601030011 |
|
[14] |
Duan Y M, Wang H, Huang A, et al. Identification and spatial-temporal evolution of rural “production-living-ecological” space from the perspective of villagers' behavior - A case study of Ertai Town, Zhangjiakou City[J]. Land Use Policy, 2021, 106:105457. DOI:10.1016/j.landusepol.2021.105457
doi: 10.1016/j.landusepol.2021.105457 |
[15] | 谭雪兰, 安悦, 蒋凌霄, 等. 长株潭地区乡村多功能类型分异特征及形成机制[J]. 经济地理, 2018, 38(10):80-88. |
[Tan X L, An Y, Jiang L X, et al. Spatial differentiation and formal mechanism of rural function types in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan area[J]. Economic Geography, 2018, 38(10):80-88. ] DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2018.10.011
doi: 10.15957/j.cnki.jjdl.2018.10.011 |
|
[16] |
乔陆印. 乡村振兴村庄类型识别与振兴策略研究——以山西省长子县为例[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9):1340-1348.
doi: 10.18306/dlkxjz.2019.09.007 |
[Qiao L Y. Village type identification and rural revitalization strategy: A case study of Zhangzi County of Shanxi Province[J]. Progress in Geography, 2019, 38(9):1340-1348. ] DOI:10.18306/dlkxjz.2019.09.007
doi: 10.18306/dlkxjz.2019.09.007 |
|
[17] | 杨浩, 卢新海. 基于“三生空间”演化模拟的村庄类型识别研究——以湖南省常宁市为例[J]. 中国土地科学, 2020, 34(6):18-27. |
[Yang H, Lu X H. Study on village type identification based on spatial evolution and simulation of “production-living-ecological space”: A case study of Changning City in Hunan Province[J]. China Land Science, 2020, 34(6):18-27. ] DOI:10.11994/zgtdkx.20200603.090039
doi: 10.11994/zgtdkx.20200603.090039 |
|
[18] |
文琦, 郑殿元. 西北贫困地区乡村类型识别与振兴途径研究[J]. 地理研究, 2019, 38(3):509-521.
doi: 10.11821/dlyj020181230 |
[Wen Q, Zheng D Y. Identification and revitalization of rural poverty-stricken areas in northwest China[J]. Geographical Research, 2019, 38(3):509-521. ] DOI:10.11821/dlyj020181230
doi: 10.11821/dlyj020181230 |
|
[19] |
周扬, 郭远智, 刘彦随. 中国乡村地域类型及分区发展途径[J]. 地理研究, 2019, 38(3):467-481.
doi: 10.11821/dlyj020180981 |
[Zhou Y, Guo Y Z, Liu Y S. Areal types and their development paths in rural China[J]. Geographical Research, 2019, 38(3):467-481. ] DOI:10.11821/dlyj020180981
doi: 10.11821/dlyj020180981 |
|
[20] | 刘玉, 唐林楠, 潘瑜春. 村域尺度的不同乡村发展类型多功能特征与振兴方略[J]. 农业工程学报, 2019, 35(22):9-17. |
[Liu Y, Tang L N, Pan Y C. Multifunctional characteristics and revitalization strategies of different types of rural development at village scale[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(22):9-17. ] DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.002
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.002 |
|
[21] | 赵哲, 吕楠, 姜翠梅. 基于SOM神经网络的秦岭北麓保护区域村庄分类与发展策略[J/OL]. 桂林理工大学学报, 2022:1-8.(2022-04-20). https://kns.cnki.net/kcms/detail/45.1375.N.20220419.1150.004.html. |
[Zhao Z, Lyu N, Jiang C M. Village classification and development strategy in the north foot of Qinling Mountains based on SOM neural network[J/OL]. Journal of Guilin University of Technology, 2022:1-8. (2022-04-20). https://kns.cnki.net/kcms/detail/45.1375.N.20220419.1150.004.html. ] | |
[22] | 史秋洁, 刘涛, 曹广忠. 面向规划建设的村庄分类指标体系研究[J]. 人文地理, 2017, 32(6):121-128. |
[Shi Q J, Liu T, Cao G Z. Classifying Villages for planning and construction guidance: Index development and application in China[J]. Human Geography, 2017, 32(6):121-128. ] DOI:10.13959/j.issn.1003-2398.2017.06.015
doi: 10.13959/j.issn.1003-2398.2017.06.015 |
|
[23] | 杨绪红, 吴晓莉, 范渊, 等. 规划引导下利津县村庄分类与整治策略[J]. 农业机械学报, 2020, 51(5):232-241,323. |
[Yang X H, Wu X L, Fan Y, et al. Zoning and consolidation strategy of rural residential areas Guiding by planning regulation in Lijin County[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(5):232-241,323. ] DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2020.05.026
doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2020.05.026 |
|
[24] |
赵宏波, 魏甲晨, 孙东琪, 等. 基于随机森林模型的“生产-生活-生态”空间识别及时空演变分析——以郑州市为例[J]. 地理研究, 2021, 40(4):945-957.
doi: 10.11821/dlyj020200237 |
[Zhao H B, Wei J C, Sun D Q, et al. Recognition and spatio-temporal evolution analysis of production-living-ecological spaces based on the random forest model: A case study of Zhengzhou City, China[J]. Geographical Research, 2021, 40(4):945-957. ] DOI:10.11821/dlyj020200237
doi: 10.11821/dlyj020200237 |
|
[25] | 李恒凯, 王利娟, 肖松松. 基于多源数据的南方丘陵山地土地利用随机森林分类[J]. 农业工程学报, 2021, 37(7):244-251. |
[Li H K, Wang L J, Xiao S S. Random forest classification of land use in hilly and mountaineous areas of Southern China using multi-source remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(7):244-251. ] DOI:10.11975/j.iss n.1002-6819.2021.07.030
doi: 10.11975/j.iss n.1002-6819.2021.07.030 |
|
[26] | 王李娟, 孔钰如, 杨小冬, 等. 基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类[J]. 农业工程学报, 2020, 36(4):244-250. |
[Wang L J, Kong Y R, Yang X D, et al. Classification of land use in farming areas based on feature optimization random forest algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(4):244-250. ] DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.029
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.04.029 |
|
[27] |
Thabtah F, Hammoud S, Kamalov F, et al. Data imbalance in classification: Experimental evaluation[J]. Information Sciences, 2020, 513:429-441. DOI:10.1016/j.ins.2019.11.004
doi: 10.1016/j.ins.2019.11.004 |
[28] | 王光宇, 宋建国, 徐飞, 等. 不平衡样本集随机森林岩性预测方法[J]. 石油地球物理勘探, 2021, 56(4):679-687,669. |
[Wang G Y, Song J G, Xu F, et al. Random Forests lithology prediction method for imbalanced data sets[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2021, 56(4):679-687,669. ] DOI:10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2021.04.001
doi: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2021.04.001 |
|
[29] | 郑兴明. 基于分类推进的乡村振兴潜力评价指标体系研究——来自福建省3县市6个村庄的调查数据[J]. 社会科学, 2019(6):36-47. |
[Zheng X M. Research on evaluation index system of rural revitalization potential based on classification promotion—Survey data from 6 villages in 3 counties and cities of Fujian Province[J]. Journal of Social Sciences, 2019(6):36-47. ] DOI:10.13644/j.cnki.cn31-1112.2019.06.004
doi: 10.13644/j.cnki.cn31-1112.2019.06.004 |
|
[30] |
廖书冰, 蔡宏, 袁艳琼, 等. 夜间灯光数据表征的区域经济发展水平对老年人高血压与Ⅱ型糖尿病患病率分布的影响[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(11):2177-2187.
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190743 |
[Liao S B, Cai H, Yuan Y Q, et al. Impact of regional economic development represented by nighttime light on the prevalence rate of elderly hypertension and type 2 diabetes[J]. Journal of Geo-Information Science, 2020, 22(11):2177-2187. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2020.190743
doi: 10.12082/dqxxkx.2020.190743 |
|
[31] |
Ma T, Zhou Y K, Wang Y J, et al. Diverse relationships between Suomi-NPP VIIRS night-time light and multi-scale socioeconomic activity[J]. Remote Sensing Letters, 2014, 5(7):652-661. DOI:10.1080/2150704X.2014.953263
doi: 10.1080/2150704X.2014.953263 |
[32] |
卢秀, 李佳, 段平, 等. 基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(3):455-466.
doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180483 |
[Lu X, Li J, Duan P, et al. Spatial difference of GDP in Yunnan border area based on nighttime light and land use data[J]. Journal of Geo-Information Science, 2019, 21(3):455-466. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180483
doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180483 |
|
[33] |
Chen X, Nordhaus W D. Using luminosity data as a proxy for economic statistics[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2011, 108(21):8589-8594. DOI:10.1073/pnas.1017031108
doi: 10.1073/pnas.1017031108 pmid: 21576474 |
[34] | 钱家乘, 张佰林, 连小云, 等. 不同经济梯度下农村居民点产住空间结构分异特征——以东营市为例[J]. 中国农业资源与区划, 2022, 43(2):259-266. |
[Qian J C, Zhang B L, Lian X Y, et al. Structural difference characteristics of the productive and dwelling space of rural settlements under different economic gradients: Taking Dongying City as an example[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2022, 43(2):259-266. ] DOI:10.7621/cjarrp.1005-9121.20220226
doi: 10.7621/cjarrp.1005-9121.20220226 |
|
[35] | 孔祥斌, 张凤荣, 李玉兰, 等. 区域土地利用与产业结构变化互动关系研究[J]. 资源科学, 2005, 27(2):59-64. |
[Kong X B, Zhang F R, Li Y L, et al. Interactive relationship between land use change and industrial change[J]. Resources Science, 2005, 27(2):59-64. ] DOI:10.3321/j.issn:1007-7588.2005.02.010
doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2005.02.010 |
|
[36] |
Xu L D, Deng X Z, Jiang Q O, et al. Identification and alleviation pathways of multidimensional poverty and relative poverty in counties of China[J]. Journal of Geographical Sciences, 2021, 31(12):1715-1736. DOI:10.1007/s11442-021-1919-8
doi: 10.1007/s11442-021-1919-8 |
[37] | 张颖, 王群, 王万茂. 中国产业结构与用地结构相互关系的实证研究[J]. 中国土地科学, 2007, 21(2):4-11. |
[Zhang Y, Wang Q, Wang W M. Study on the relationship between industrial structure and land structure in China[J]. China Land Science, 2007, 21(2):4-11. ] DOI:10.3969/j.issn.1001-8158.2007.02.001
doi: 10.3969/j.issn.1001-8158.2007.02.001 |
|
[38] |
Elreedy D, Atiya A F. A Comprehensive Analysis of Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) for handling class imbalance[J]. Information Sciences, 2019, 505:32-64. DOI:10.1016/j.ins.2019.07.070
doi: 10.1016/j.ins.2019.07.070 |
[39] | 武雪玲, 杨经宇, 牛瑞卿. 一种结合SMOTE和卷积神经网络的滑坡易发性评价方法[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45(8):1223-1232. |
[Wu X L, Yang J Y, Niu R Q. A landslide susceptibility assessment method using SMOTE and convolutional neural network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(8):1223-1232. ] DOI:10.13203/j.whugis20200127
doi: 10.13203/j.whugis20200127 |
|
[40] | 李坤, 赵俊三, 林伊琳, 等. 基于SMOTE和多粒度级联森林的泥石流易发性评价[J]. 农业工程学报, 2022, 38(6):113-121. |
[Li K, Zhao J S, Lin Y L, et al. Assessment of debris flow susceptibility based on SMOTE and multi-Grained Cascade Forest[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2022, 38(6):113-121. ] DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.06.013
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.06.013 |
|
[41] |
Chawla N V, Bowyer K W, Hall L O, et al. SMOTE: Synthetic minority over-sampling technique[J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2002, 16:321-357. DOI:10.1613/jair.953
doi: 10.1613/jair.953 |
[42] |
Breiman L. Random forests[J]. Machine Learning, 2001, 45(1):5-32. DOI:10.1023/A:1010933404324
doi: 10.1023/A:1010933404324 |
[43] |
Biau G, Scornet E. A random forest guided tour[J]. TEST, 2016, 25(2):197-227. DOI:10.1007/s11749-016-0481-7
doi: 10.1007/s11749-016-0481-7 |
[44] |
黄钦, 杨波, 徐新创, 等. 基于多源空间数据和随机森林模型的长沙市茶颜悦色门店选址与预测研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(4):723-737.
doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210478 |
[Huang Q, Yang B, Xu X C, et al. Location selection and prediction of SexyTea store in Changsha City based on multisource spatial data and random forest model[J]. Journal of Geo-information Science, 2022, 24(4):723-737. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2022.210478
doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210478 |
|
[45] |
Zan X, Zhang X, Xing Z, et al. Automatic detection of maize tassels from UAV images by combining random forest classifier and VGG16[J]. Remote Sensing, 2020, 12(18):3049. https://doi.org/10.3390/rs12183049. DOI:10.3390/rs12183049
doi: 10.3390/rs12183049 |
[46] |
Yang X. Power grid fault prediction method based on feature selection and classification algorithm[J]. Int. J. of Electronics Engineering and Applications, 2021, 9(2):34-44. DOI:10.30696/IJEEA.IX.II.2021.34-44
doi: 10.30696/IJEEA.IX.II.2021.34-44 |
[1] | 邢子瑶, 董芯蕊, 昝糈莉, 杨帅, 黄梓焓, 刘哲, 张晓东. 融合VGI和遥感等多源数据的洪涝范围提取与模拟方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(9): 1869-1881. |
[2] | 李玉洁, 江洪, 刘宣广. 基于CatBoost的植被总初级生产力遥感模拟方法及在福建省的应用[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(9): 1908-1922. |
[3] | 曹煜, 方秀琴, 杨露露, 蒋心远, 廖美玉, 任立良. 基于随机森林的西辽河流域CCI土壤湿度降尺度研究[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(8): 1669-1681. |
[4] | 黄高爽, 周杨, 胡校飞, 赵璐颖, 张呈龙. 图像地理定位研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(7): 1336-1362. |
[5] | 林炫歆, 肖桂荣, 周侯伯. 顾及土地利用动态变化的滑坡易发性评估方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(5): 953-966. |
[6] | 杨颖频, 吴志峰, 黄启厅, 骆剑承, 吴田军, 董文, 胡晓东, 肖文菊. 协同遥感与统计数据的粤西甘蔗种植分布提取及时空分析[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(5): 1012-1026. |
[7] | 谭德明, 饶佳艺. 深圳市都市型滨水空间活力影响因素分析[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(4): 809-822. |
[8] | 夏俊楠, 魏伟, 尹力, 洪梦谣, 薄立明. 基于四叉树算法的“三区空间”形态效率评价方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 450-467. |
[9] | 徐繁树, 王保云, 韩俊. 一种沟谷型潜在泥石流危险性评价方法:基于多源数据融合的卷积神经网络[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 588-605. |
[10] | 秦肖伟, 程博, 杨志平, 李林, 董文, 张新, 杨树文, 靳宗义, 薛庆. 基于时序遥感影像的西南山区地块尺度作物类型识别[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 654-668. |
[11] | 黄帅元, 董有福, 李海鹏. 黄土高原区SRTM1 DEM高程误差校正模型构建及对比分析[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 669-681. |
[12] | 杜树坤, 张晶, 韩志军, 公茂玉. 基于随机森林模型的“网格-月”尺度武装冲突风险预测及影响因素分析——以中南半岛为例[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(10): 2026-2038. |
[13] | 闫兆进, 杨慧. 基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1662-1675. |
[14] | 杨洋, 邵哲平, 赵强, 潘家财, 胡雨, 梅强. 基于厦门港的海上交通事故地理空间分布及风险预测研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1676-1687. |
[15] | 邹昕宸, 牟凤云, 王俊秀, 陈建坤, 田甜. 基于多源数据的长江经济带内河港口区位优势度评估[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1717-1729. |
|