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基于Sentinel-2数据的林分平均树高和平均胸径估测研究
1
作者
邹泽林
胡觉
+3 位作者
王金池
李锐
程霞
黄鑫
《中南林业调查规划》
2024年第4期39-45,80,共8页
基于Sentinel-2遥感数据,结合多种特征重要性评估方法与机器学习模型,实现了对杉木平均胸径和平均树高参数的定量估计。研究结果表明,基于随机森林回归算法及RF特征重要性评价指标的模型,在平均树高和平均胸径的估计中表现优异,显示出...
基于Sentinel-2遥感数据,结合多种特征重要性评估方法与机器学习模型,实现了对杉木平均胸径和平均树高参数的定量估计。研究结果表明,基于随机森林回归算法及RF特征重要性评价指标的模型,在平均树高和平均胸径的估计中表现优异,显示出较高预测精度和稳定性,两者的确定系数(R^(2))和相对均方根误差(RRMSE)分别为0.42、18.05%和0.59、18.20%。值得注意的是,不同特征重要性评价指标的应用,在特征筛选阶段引发了特征集构成的多样性,进而对模型性能产生了较为显著的影响,凸显了特征选择策略的重要性。本研究不仅提供了一种高效的森林资源调查监测方法,还为后续相关研究提供了宝贵的参考。
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关键词
Sentinel-2
平均胸径
平均树高
随机森林回归算法
特征重要性评价指标
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职称材料
题名
基于Sentinel-2数据的林分平均树高和平均胸径估测研究
1
作者
邹泽林
胡觉
王金池
李锐
程霞
黄鑫
机构
国家林业和草原局中南调查规划院
出处
《中南林业调查规划》
2024年第4期39-45,80,共8页
基金
国家林业和草原局中南调查规划院自主研发项目“基于深度学习的森林资源自动更新研究”(2023012)。
文摘
基于Sentinel-2遥感数据,结合多种特征重要性评估方法与机器学习模型,实现了对杉木平均胸径和平均树高参数的定量估计。研究结果表明,基于随机森林回归算法及RF特征重要性评价指标的模型,在平均树高和平均胸径的估计中表现优异,显示出较高预测精度和稳定性,两者的确定系数(R^(2))和相对均方根误差(RRMSE)分别为0.42、18.05%和0.59、18.20%。值得注意的是,不同特征重要性评价指标的应用,在特征筛选阶段引发了特征集构成的多样性,进而对模型性能产生了较为显著的影响,凸显了特征选择策略的重要性。本研究不仅提供了一种高效的森林资源调查监测方法,还为后续相关研究提供了宝贵的参考。
关键词
Sentinel-2
平均胸径
平均树高
随机森林回归算法
特征重要性评价指标
Keywords
Sentinel-2
average DBH
average tree height
random forest regression algorithm
feature importance evaluation index
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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题名
作者
出处
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1
基于Sentinel-2数据的林分平均树高和平均胸径估测研究
邹泽林
胡觉
王金池
李锐
程霞
黄鑫
《中南林业调查规划》
2024
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