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基于RF算法的矿山生态修复成效评估模型构建及应用: 收藏
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引用; 《煤炭科技》2024年第1期45卷 1-5,10页; 作者：王素伟周川巫长悦谭利丽李春利王力杨赟罗冬杨欢文敏刘凯重庆地质矿产研究院重庆401120 自然资源部重庆典型矿区生态修复野外科学观测研究站重庆401120 重庆市万盛矿区生态环境保护修复野外科学观测研究站重庆401120; 为了客观评估矿山生态修复效果,设计了一种基于随机森林(RF)算法的评估模型。该模型根据矿山生态用地面积、群落垂直结构、归一化植被指数(NDVI)、与周边地类一致性等17个评价指标,采用信息量法确定各指标的权重,利用随机森林算法对已...; 为了客观评估矿山生态修复效果,设计了一种基于随机森林(RF)算法的评估模型。该模型根据矿山生态用地面积、群落垂直结构、归一化植被指数(NDVI)、与周边地类一致性等17个评价指标,采用信息量法确定各指标的权重,利用随机森林算法对已修复矿山图斑进行分类。通过五折交叉验证(CV),检验了指标的合理性和模型精度。研究结果表明,该模型能够较好地反映重庆市已完成生态重建类矿山的修复成效,契合度可达80%,修复2年后的矿山图斑契合度可高达92%及以上。本文提出的基于随机森林(RF)算法的评估模型构建方法,可为重庆丘陵山区以及其他区域的矿山生态修复评估和治理提供参考。; 来源：详细信息评论

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