基于非参数分类算法和多源遥感数据的单木树种分类

编号 zgly0001679450

文献类型 期刊论文

文献题名 基于非参数分类算法和多源遥感数据的单木树种分类

作者 赵颖慧  张大力  甄贞 

作者单位 东北林业大学林学院 

母体文献 南京林业大学学报(自然科学版 

年卷期 2019年05期

年份 2019 

分类号 S771.8 

关键词 激光雷达  单木分割  随机森林  特征筛选  支持向量机 

文摘内容 【目的】通过研究随机森林(random forest, RF)特征筛选对单木树种分类精度的影响,以及多源遥感数据协同下单木树种分类的有效性,分析不同特征对单木树种分类的影响程度。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区的两块100 m×100 m样地为研究对象,首先,以机载激光雷达(LiDAR,light detection and ranging)和多光谱遥感CCD(charge coupled device)影像为数据源,分别基于机载LiDAR数据提取高度、强度和树冠大小等共37个特征,基于CCD影像提取光谱和纹理共21个特征;其次,以随机森林方法进行特征筛选,之后以随机森林和支持向量机(support vector machine, SVM)两种非参数分类器,结合不同数据源和特征,采用12种分类方案,利用总体精度(overall accuracy, OA)、用户精度(user’s accuracy, UA)和生产者精度(producer’s accuracy, PA)对分类结果进行对比与精度评价。【结果】经随机森林特征筛选后,分类结果优于未进行特征筛选的结果,总体精度可以平均提高3.47%,使用机载LiDAR和CCD影像协同分类相较于仅使用CCD影像总体精度平均提高6.07%。【结论】随机森林特征筛选可以优化特征,减少特征冗余,提高分类精度;多源数据结合也可以提高分类精度;在多源数据结合时,光谱特征最重要,LiDAR提取的强度特征相较于高度特征更稳定。