农业机械学报

作者：董婷,任东,邵攀,孟令奎

单位：三峡大学,三峡大学,三峡大学,武汉大学,

关键词：干旱监测; 遥感; 随机森林; 标准化降水蒸散指数; 集成学习

基金：地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(2017NGCM04)、国家重点研发计划项目(2016YFD0800902)、湖北省技术创新专项(重大项目)(2017ABA157)和国家自然科学基金项目(41701504)

利用随机森林方法(Random forest, RF)集成多源遥感数据，构建一种多因子集成的旱情状态指数(Integrated drought condition index, IDCI-RF)，利用该指数对我国北部区域旱情状态进行评估。首先基于相关性分析方法选取旱情因子，然后利用RF回归方法构建IDCI-RF指数，并通过与Cubist和Bagging方法对比检验RF算法的拟合效果，最后对IDCI-RF指数的空间旱情监测精度进行验证。试验结果表明，所提出的IDCI-RF与实测SPEI-3的平均决定系数?R???2?为0.54~0.68，优于Cubist和Bagging方法；IDCI-RF指数在研究区各省份均能较好地拟合实测指数，?R???2?均在0.7以上；大部分站点的IDCI-RF变化规律与实测SPEI-3保持一致；由IDCI-RF监测图反映的研究区旱情状态与实测SPEI-3分布特征吻合度较高，表明IDCI-RF指数在实际大范围旱情监测中具有较大的应用潜力。

来源：2019年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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