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GEE遥感特征混合优选提升高海拔树种分类精度

周赛 黄凯 张加龙 王明星 滕晨凯 夏乐艳 姜新周 程滔

北京林业大学学报2026，Vol.48Issue(1)：P.26-40,15.
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北京林业大学学报2026，Vol.48Issue(1)：P.26-40,15.DOI:10.12171/j.1000−1522.20250266

GEE遥感特征混合优选提升高海拔树种分类精度

周赛 1黄凯 2张加龙 1王明星 1滕晨凯 1夏乐艳 1姜新周 1程滔3

作者信息

  • 1. 西南林业大学林学院(亚太林学院),云南昆明650224
  • 2. 昆明理工大学国土资源工程学院,云南昆明650093
  • 3. 国家基础地理信息中心,北京100083
  • 折叠

摘要

关键词

树种分类/多源遥感数据/并行混合特征选择/Sentinel-2时序/Google Earth Engine(GEE)/随机森林(RF)/递归特征消除(RFE)/J-M距离/香格里拉

分类

农业科技

引用本文复制引用

周赛,黄凯,张加龙,王明星,滕晨凯,夏乐艳,姜新周,程滔..GEE遥感特征混合优选提升高海拔树种分类精度[J].北京林业大学学报,2026,48(1):P.26-40,15.

基金项目

云南省基础研究计划重点项目(202501AS070047) （202501AS070047）

国家自然科学基金项目(32260390)。 （32260390）

北京林业大学学报

1000-1522

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