基于地理信息的OED-RF草海水深反演

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摘要：为充分利用已有数据提高浅水区水深反演的精度，并快速选择机器学习模型中的参数，选取贵州省草海为研究区，在BP神经网络模型和随机森林模型（RF）中加入地理信息（GEO），采用正交试验设计法（OED）选取GEO+RF模型较优参数，并与多波段对数线性模型、GEO+BP神经网络模型和GEO+RF模型进行对比。（剩余7945字）

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