Abstract Details
1442 / 2019-08-10 16:22:32
基于无人机和机器学习的干旱区植被监测工具及在生态学野外取样设计的启示
Abstract Pending
推荐了一个基于无人机影像自动分类不同类型植被并计算其覆盖度的新方法
新方法比其他流行的机器学习算法(支持向量机，随机森林，梯度提升决策树)效率分别提高了1.7倍、1.1倍和2.9倍
该方法已开发成一个公开的在线平台www.uav-hirap.org，可供研究人员自由使用
利用在荒漠生态系统大样地上的测试结果，发展了一个降低地面植被调查工作量的样方设计优化模型
新方法比其他流行的机器学习算法(支持向量机，随机森林，梯度提升决策树)效率分别提高了1.7倍、1.1倍和2.9倍
该方法已开发成一个公开的在线平台www.uav-hirap.org，可供研究人员自由使用
利用在荒漠生态系统大样地上的测试结果，发展了一个降低地面植被调查工作量的样方设计优化模型
Important Date
-
Conference Date
Oct 12
2019
toOct 15
2019
-
Sep 30 2019
Draft paper submission deadline
-
Oct 15 2019
Registration deadline
-
Jul 21 2020
Contribution Submission Deadline
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中国科学院青海盐湖研究所
中国科学院西北高原生物研究所
青海师范大学
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