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申请/专利权人：河南大学

摘要：本发明公开一种综合生态环境质量评价指标体系的构建方法，针对RSEI指标体系适用性、普适性不足和指标体系不完善的问题，本发明通过引入RSEI和生态指数EI两个因变量，分别利用随机森林算法对生态环境质量评价指标的特征进行重要性排序，结合随机森林袋外数据精度，获得两组优选指标，取两组优选指标的并集建立区域综合生态环境质量指标体系。经验证，该指标体系构建方法能够根据区域特征实现评价指标优选，解决了RSEI指标体系适用性、普适性不足的问题，也能够综合考虑多种生态环境影响因素，在一定程度上完善了RSEI的指标体系。

主权项：1.一种综合生态环境质量评价指标体系的构建方法，其特征在于，包括：步骤1，基于生态环境相关研究文献，对生态环境质量影响因子进行收集、整理和分类，建立研究区域综合生态环境质量评价候选指标库；步骤2，对建立的区域综合生态环境质量评价候选指标库中的指标进行可测性筛选，筛选出能够通过遥感影像、遥感影像反演、地面监测站点插值获得的客观性指标，并用遥感数据和站点数据反演和计算筛选出的指标；步骤3，在可测性筛选的基础上，分析步骤2筛选出的各指标与研究区RSEI的相关性，去除不相关的指标，即不适用于该研究区域的指标；步骤4，分析步骤3筛选后的指标两两之间的相关关系，并根据指标两两相关性进行分组，根据各指标与RSEI相关性强度，在每个组内挑选与RSEI相关性最强的指标作为拟选生态环境质量评价指标，同一个分组的指标与RSEI相关性强度表示该指标在本区域的适宜程度；步骤5，分别基于RSEI和EI先验数据，采用随机森林算法对拟选生态环境质量评价指标进行特征重要性排序，结合袋外数据的分类准确率确认拟选生态环境质量评价指标的重要性，得到两组最优特征组合，取两组最优特征组合的并集，建立研究区域综合生态环境质量评价指标体系；所述采用随机森林算法对拟选生态环境质量评价指标进行特征重要性排序包括：采用bootstrap从原始训练样本中有放回的随机抽取N个样本，构成决策树的训练集，用以训练决策树，重复以上步骤生成m棵决策树组成随机森林，每次未被抽到的原始样本成为袋外数据；如果输入变量个数为M，则在每个节点处从M中随机抽取m个特征，根据m的信息熵、信息增益或基尼指数特征确定最优分裂特征分裂节点从而达到分类的目的，进而评估各拟选生态环境质量评价指标对应特征的重要性，并进行指标重要性排序；所述结合袋外数据的分类准确率确认拟选生态环境质量评价指标的重要性包括：在袋外数据上使用分类的决策树，统计正确的样本个数，对指标特征进行扰动，得到扰动后的数据集，并用原始分类决策树分类，统计正确的样本个数，对判别正确的结果扰动越大的特征重要性越大： 其中，表示特征A对判别结果是正确的平均扰动量，N为样本种类数，为指标特征A袋外数据分类正确的个数，为袋外数据基于特征A进行扰动后的分类正确的个数。

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百度查询： 河南大学 一种综合生态环境质量评价指标体系的构建方法