基于星载激光雷达数据和支持向量分类机方法的森林类型识别1）

• 作者: 刘美爽 李立存 杨超 王蕊 邢艳秋
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 星载激光雷达 支持向量分类机 森林类型识别
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 瞯研究简报瞯
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: S757|S771
• 语种: 中文

摘要

以长白山汪清林区为例，分析了星载激光雷达（ ICESat-GLAS）数据在森林类型识别上的应用效果。采用软件Matlab和IDL对原始二进制数据进行处理，得到GLAS回波波形图；进一步提取与森林类型相关的波形特征参数，作为支持向量分类机（ C-SVC）的输入量，进行森林类型识别，并采用K-折交叉验证方法对核函数选择进行评价。结果表明：C-SVC分类方法能够识别阔叶林和针叶林2种森林类型，识别精度达到85．24％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢艳秋		78	768	16.0	24.0
2	刘美爽		41	210	8.0	12.0
3	王蕊		22	195	9.0	13.0
4	杨超		11	47	4.0	6.0
5	李立存		4	43	3.0	4.0