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基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测
被引量：
2
1
作者
王可月
王轶夫
+3 位作者
陈馨
郑峻鹏
李杰
孙玉军
《生态学报》
北大核心
2025年第2期685-700,共16页
了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像...
了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像进行处理,将递归特征消除(RFE)、Boruta两种特征选择方法与支持向量机(SVR),包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)和堆叠集成(Stacking)在内的三种集成学习算法相结合,分析不同模型的估测精度。此外,运用Optuna超参数优化框架来确定各模型的超参数。根据最优估测模型来反演江西省森林碳储量并绘制空间分布图,选用地理探测器对碳储量的空间分布格局进行驱动力分析。结果表明:(1)根据特征重要性排名,RFE筛选出30个变量,Boruta筛选出11个变量,合适的特征子集与回归算法相结合能显著提升估测的准确性。(2)基于Optuna对各模型的超参数进行迭代调优,发现不同特征子集与机器学习算法相结合,超参数取值和重要性在模型中差异较大。其中RFE筛选的最优特征子集与Stacking算法结合进行回归拟合时获得了最好的估测效果(R^(2)=0.527,RMSE=15.85Mg/hm^(2),MAE=12.31Mg/hm^(2)),该模型有效利用训练数据,结合多种算法的优点以减少偏差,显著改善森林碳密度高值低估和低值高估的问题。(3)最优估测模型反演得到江西省2006年的森林碳密度平均值为33.356Mg/hm^(2)(2.585—88.943Mg/hm^(2)),森林碳储量总量为321.507Tg。(4)自然环境因子中海拔和坡度是影响碳储量空间分布格局的主要驱动因子;所有因子在交互作用下呈非线性增强和双因子增强,其空间分布格局是自然因素和人为因素协同作用的结果。
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关键词
森林碳储量遥感估测
集成学习算法
Optuna超参数调优
堆叠集成算法
碳
密度
地理探测器
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职称材料
题名
基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测
被引量：
2
1
作者
王可月
王轶夫
陈馨
郑峻鹏
李杰
孙玉军
机构
北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原重点实验室
北京市十三陵林场管理处
北京市园林绿化大数据中心
出处
《生态学报》
北大核心
2025年第2期685-700,共16页
基金
江西省林业局科技创新专项([202133])
中央高校基本科研业务费专项资金(BFUKF202404,PTYX202407)。
文摘
了解森林碳储量对于完整、准确地量化碳排放及气候变化背景下的环境监测至关重要,借助遥感数据源是估算区域尺度碳储量的有效方法。以江西省为研究区,基于第七次国家森林资源连续清查样地数据与Landsat-5 TM遥感数据,通过GEE平台对影像进行处理,将递归特征消除(RFE)、Boruta两种特征选择方法与支持向量机(SVR),包括随机森林(RF)、极端梯度提升(XGBoost)和堆叠集成(Stacking)在内的三种集成学习算法相结合,分析不同模型的估测精度。此外,运用Optuna超参数优化框架来确定各模型的超参数。根据最优估测模型来反演江西省森林碳储量并绘制空间分布图,选用地理探测器对碳储量的空间分布格局进行驱动力分析。结果表明:(1)根据特征重要性排名,RFE筛选出30个变量,Boruta筛选出11个变量,合适的特征子集与回归算法相结合能显著提升估测的准确性。(2)基于Optuna对各模型的超参数进行迭代调优,发现不同特征子集与机器学习算法相结合,超参数取值和重要性在模型中差异较大。其中RFE筛选的最优特征子集与Stacking算法结合进行回归拟合时获得了最好的估测效果(R^(2)=0.527,RMSE=15.85Mg/hm^(2),MAE=12.31Mg/hm^(2)),该模型有效利用训练数据,结合多种算法的优点以减少偏差,显著改善森林碳密度高值低估和低值高估的问题。(3)最优估测模型反演得到江西省2006年的森林碳密度平均值为33.356Mg/hm^(2)(2.585—88.943Mg/hm^(2)),森林碳储量总量为321.507Tg。(4)自然环境因子中海拔和坡度是影响碳储量空间分布格局的主要驱动因子;所有因子在交互作用下呈非线性增强和双因子增强,其空间分布格局是自然因素和人为因素协同作用的结果。
关键词
森林碳储量遥感估测
集成学习算法
Optuna超参数调优
堆叠集成算法
碳
密度
地理探测器
Keywords
forest carbon storage remote sensing estimation
ensemble learning algorithm
Optuna hyperparameter tuning
Stacking
carbon density
Geodectetor
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S718.5 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
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出处
发文年
被引量
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1
基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测
王可月
王轶夫
陈馨
郑峻鹏
李杰
孙玉军
《生态学报》
北大核心
2025
2
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