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图/表 详细信息
城区数字高程模型修正方法:顾及空间异质性的可解释随机森林模型
刘妍, 孙延宁, 陈传法, 刘盼盼, 刘雅婷
地球信息科学学报, 2024, 26(
4
): 978-988. DOI:
10.12082/dqxxkx.2024.230590
特征名称
特征描述
均值(MEAN)
反映影像的灰度规则均匀性
同质性(HOM)
度量影像局部灰度均匀性
对比度(CON)
表征影像清晰程度及局部纹理深浅
相异性(DIS)
与对比度相似,CON越高则DIS越高
熵(ENT)
度量纹理的丰富程度
角二阶矩(ASM)
表征纹理特征的粗与细
相关性(COR)
相似性度量
方差(VAR)
反映影像灰度值与均值的偏差
表1
纹理特征描述
本文的其它图/表
图1
实验方法流程
图2
研究区域GDEM及遥感影像
表2
数据来源与数据类型
表3
不同聚类数目下的DBI值
图3
空间分区结果
表4
各子区统计信息
图4
训练区SHAP 特征分析
图5
训练区特征数量与模型精度关系
图6
基于不同方法修正后GDEM精度对比
表5
测试区域COPDEM30修正后精度分析
表6
训练和测试数据特征变量的相关系数
图7
测试区COPDEM30修正前后误差直方图
图8
测试区不同GDEM对比