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摘要:
树种分布是森林资源监测的一个重要指标,也是遥感影像在森林资源监测应用中的难点之一.基于国产高分二号卫星影像数据、森林资源二类调查数据、DEM数据,结合光谱、纹理、指数及地形因子等多种特征,比较支持向量机、随机森林和XGBoost等3种分类算法,根据分类精度选择最优算法(即XGBoost)进行特征筛选,对龙泉市的阔叶树、马尾松、杉木和毛竹等4种主要优势树种进行分类.结果 表明:采用XGBoost分类模型的分类总精度为83.88%,Kappa系数0.78,较支持向量机和随机森林分类方法有明显提高.经特征选择后,虽未明显提高树种分类精度,但可以减少特征的冗余,为小样本数据下特征的选取降维提供了一定的参考.
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文献信息
篇名 基于XGBoost的高分二号影像树种识别
来源期刊 林业资源管理 学科 农学
关键词 高分二号 特征选择 XGBoost 树种分类 遥感
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 科学研究
研究方向 页码范围 44-51
页数 8页 分类号 TP79|S757.2
字数 4935字 语种 中文
DOI 10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方陆明 浙江农林大学信息工程学院 16 36 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
高分二号
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研究起点
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期刊影响力
林业资源管理
双月刊
1002-6622
11-2108/S
大16开
北京和平里东街18号
1972
chi
出版文献量(篇)
3135
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11
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