期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于植被指数的三江源高寒草地植物分类与识别方法研究
被引量:
3
1
作者
文铜
柳小妮
+4 位作者
纪童
杨冬阳
乔欢欢
姜佳昌
潘冬荣
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1811-1818,共8页
随着生态健康检测与保护工作的实践以及研究问题的深入,传统的植物分类手段不能完全满足当前研究的需要。因此为研究快速分类识别草地植物的方法,本研究利用ASD(Analytical spectral devices)地物光谱仪,采集了三江源地区高寒草地常见...
随着生态健康检测与保护工作的实践以及研究问题的深入,传统的植物分类手段不能完全满足当前研究的需要。因此为研究快速分类识别草地植物的方法,本研究利用ASD(Analytical spectral devices)地物光谱仪,采集了三江源地区高寒草地常见的阿尔泰葶苈(Draba altaica)、高山风毛菊(Saussurea japonica)和车前状垂头菊(Cremanthodium ellisii)等36种植物的原始光谱数据,并选择了比值植被指数等16种高光谱植被指数,基于支持向量机(Support vector machines,SVM)等3种机器学习算法,构建高寒草地植物光谱分类识别模型。研究结果表明:高寒草地植物的原始光谱均符合绿色植物特征,但由于植物形态特征不同光谱差异主要集中在可见光波段;基于植被指数结合3种算法构建的分类模型,精度依次为随机森林(Random forest,RF)(99.4%)>SVM(93.2%)>K邻近算法KNN(88.0%),且模型的预测结果都出现了误判情况;相比SVM与KNN,RF为基于植被指数构建模型的最佳算法,同时能对所构建模型参数进行重要性分析,其中RGI和SAVI为提高RF分类模型精度的两个重要参数。
展开更多
关键词
植被指数
K邻近算法
随机森林
机器学习
植物分类识别
下载PDF
职称材料
高职《园林植物识别与分类》实训课程教学设计与实施
2
作者
代玉荣
《中国科教创新导刊》
2012年第13期74-74,共1页
针对高职园林技术专业人才需求的总体要求,打破以往的以教师讲授为主的传统教学模式,大胆采用将课堂设在自然环境中,以学生为主导、教师为引导和指导的"现场"教学模式,得出树木的识别口诀,激发学生的学习兴趣,提高教学效果显著。
关键词
高职
园林技术专业
园林
植物
识别
与
分类
实训课程
教学设计
下载PDF
职称材料
题名
基于植被指数的三江源高寒草地植物分类与识别方法研究
被引量:
3
1
作者
文铜
柳小妮
纪童
杨冬阳
乔欢欢
姜佳昌
潘冬荣
机构
甘肃农业大学草业学院
甘肃省草原技术推广总站
出处
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1811-1818,共8页
基金
甘肃省新一轮草原补奖效益评估及草原生态评价研究(XZ20191225)
超低空微遥感技术在草原监测中的应用研究及推广示范(201647)
2021年自列省级林业和草原科技项目“河西荒漠区草地土壤碳密度空间分布及碳储量估算”(2021kj071)资助。
文摘
随着生态健康检测与保护工作的实践以及研究问题的深入,传统的植物分类手段不能完全满足当前研究的需要。因此为研究快速分类识别草地植物的方法,本研究利用ASD(Analytical spectral devices)地物光谱仪,采集了三江源地区高寒草地常见的阿尔泰葶苈(Draba altaica)、高山风毛菊(Saussurea japonica)和车前状垂头菊(Cremanthodium ellisii)等36种植物的原始光谱数据,并选择了比值植被指数等16种高光谱植被指数,基于支持向量机(Support vector machines,SVM)等3种机器学习算法,构建高寒草地植物光谱分类识别模型。研究结果表明:高寒草地植物的原始光谱均符合绿色植物特征,但由于植物形态特征不同光谱差异主要集中在可见光波段;基于植被指数结合3种算法构建的分类模型,精度依次为随机森林(Random forest,RF)(99.4%)>SVM(93.2%)>K邻近算法KNN(88.0%),且模型的预测结果都出现了误判情况;相比SVM与KNN,RF为基于植被指数构建模型的最佳算法,同时能对所构建模型参数进行重要性分析,其中RGI和SAVI为提高RF分类模型精度的两个重要参数。
关键词
植被指数
K邻近算法
随机森林
机器学习
植物分类识别
Keywords
Vegetation index
K-nearest neighbor
Random forest
Machine Learning
Plant classification and identification
分类号
Q141 [生物学—生态学]
下载PDF
职称材料
题名
高职《园林植物识别与分类》实训课程教学设计与实施
2
作者
代玉荣
机构
黑龙江农业工程职业学院
出处
《中国科教创新导刊》
2012年第13期74-74,共1页
基金
黑龙江省职业教育学会“十二五”规划课题“园林专业实训课程整体改革实验研究”(编号:GG0283,主持人:代玉荣)的阶段性研究成果
文摘
针对高职园林技术专业人才需求的总体要求,打破以往的以教师讲授为主的传统教学模式,大胆采用将课堂设在自然环境中,以学生为主导、教师为引导和指导的"现场"教学模式,得出树木的识别口诀,激发学生的学习兴趣,提高教学效果显著。
关键词
高职
园林技术专业
园林
植物
识别
与
分类
实训课程
教学设计
分类号
G421 [文化科学—课程与教学论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于植被指数的三江源高寒草地植物分类与识别方法研究
文铜
柳小妮
纪童
杨冬阳
乔欢欢
姜佳昌
潘冬荣
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
2
高职《园林植物识别与分类》实训课程教学设计与实施
代玉荣
《中国科教创新导刊》
2012
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部