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摘要:
采用地面激光扫描获取树木的光探测和测距数据,并将其作为遥感数据源,选取水杉、棕榈、无患子、竹子和橡胶树为研究对象,提出了三类有效特征:树木相对聚类特征、点云分布特征和树木表观特征,列举了68个特征参数.采用支持向量机在交叉验证中对训练数据集进行检验计算,确定最优的特征参数组,最终在测试数据集中进行树种分类.研究结果表明:基于树木相对聚类特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度较低(45%);基于点云分布特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度有所增加(58.8%);基于树木表观特征的最优特征参数组进行树种分类的平均分类精度较高(63.8%);基于三类特征的13个最优特征参数进行树种分类的平均分类精度最高(87.5%).此外,由于水杉与其他树种形态差异较为明显,在分类中表现突出,错判率最低(6.5%).所提方法具有较高的可行性,为获得更准确的森林树种分布提供了强有力的工具.
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模型
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于树木激光点云的有效特征抽取与识别方法
来源期刊 中国激光 学科 农学
关键词 遥感 激光雷达 树种识别 支持向量机(SVM) 交叉验证 组合特征参数
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 遥感与传感器
研究方向 页码范围 403-414
页数 12页 分类号 S771
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL201946.0510002
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 曹林 38 391 13.0 18.0
2 云挺 40 138 7.0 8.0
3 薛联凤 46 161 8.0 9.0
4 卢晓艺 1 0 0.0 0.0
5 徐强法 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
激光雷达
树种识别
支持向量机(SVM)
交叉验证
组合特征参数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国激光
月刊
0258-7025
31-1339/TN
大16开
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4-201
1974
chi
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