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基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究
1
作者
孙钊
谢运鸿
+3 位作者
王宝莹
谭军
王轶夫
孙玉军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期186-195,236,共11页
森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF)、...
森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF)、袋装树(BT)、支持向量回归(SVR)、Cubist、类别型特征提升(CatBoost)、极端梯度提升(XGBoost))分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R^(2)分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R^(2)达到0.7601,XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。
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关键词
森林地上生物量
估测模型
无人机密集点云
SFM
可见光植被指数
机器学习
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职称材料
题名
基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究
1
作者
孙钊
谢运鸿
王宝莹
谭军
王轶夫
孙玉军
机构
中国地质调查局军民融合地质调查中心
北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点开放性实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期186-195,236,共11页
基金
中国地质调查局地质调查项目(DD20243093)
林业科学技术推广项目([2019]06)。
文摘
森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影(Digital aerial photography,DAP)生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法(随机森林(RF)、袋装树(BT)、支持向量回归(SVR)、Cubist、类别型特征提升(CatBoost)、极端梯度提升(XGBoost))分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R^(2)分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R^(2)达到0.7601,XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。
关键词
森林地上生物量
估测模型
无人机密集点云
SFM
可见光植被指数
机器学习
Keywords
forest aboveground biomass
estimation model
UAV dense point cloud
SfM
visible vegetation index
machine learning
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究
孙钊
谢运鸿
王宝莹
谭军
王轶夫
孙玉军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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