应用PLS-GA-SVM构建的云南松林分蓄积量遥感估算模型

• 作者: 何理深 张超
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 云南松 林分蓄积量 偏最小二乘 遗传算法 支持向量机 单季节遥感
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: S715.3
• 语种: 中文

摘要

为提高森林蓄积量遥感预测精度,结合机器学习算法构建单季节林分蓄积量估算模型.以云南省大理州2007年国家森林资源连续清查云南松林样地蓄积量为对象,根据冬季、春季和秋季遥感影像提取研究区的单波段、植被指数和纹理信息共74个因子,采用PLS提取前13个主成分作为自变量,经过GA优化c、g参数的SVM构建云南松林分蓄积量估算模型,探讨单季节SVM的训练效果和泛化能力.研究表明:各季节所有自变量与云南松林分蓄积量相关性较弱;春季遥感数据与秋冬季节遥感数据存在差异;高值低估现象普遍存在,冬季遥感影像构建的PLS-GA-SVM模型效果最好(训练集R2=0.6690,ERMS=6.7345 m3),泛化能力最佳;春季遥感数据复杂性较高,无法准确反映预蓄积量变化情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超		59	264	9.0	13.0
2	何理深		3	2	1.0	1.0