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基于星载激光雷达数据和支持向量分类机方法的森林类型识别
  • ISSN号:1000-5382
  • 期刊名称:东北林业大学学报
  • 时间:2014.2.25
  • 页码:124-128
  • 分类:S757[农业科学—森林经理学;农业科学—林学] S771[农业科学—森林工程;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]东北林业大学,哈尔滨150040
  • 相关基金:1)国家自然科学基金面上项目(41171274);中央高校基本科研业务费专项资金支撑项目( DL12EB07);中国博士后科学基金(2011M500036)。
  • 相关项目:星载激光雷达与高光谱数据联合反演森林生物量的方法与机理
中文摘要:

以长白山汪清林区为例,分析了星载激光雷达( ICESat-GLAS)数据在森林类型识别上的应用效果。采用软件Matlab和IDL对原始二进制数据进行处理,得到GLAS回波波形图;进一步提取与森林类型相关的波形特征参数,作为支持向量分类机( C-SVC)的输入量,进行森林类型识别,并采用K-折交叉验证方法对核函数选择进行评价。结果表明:C-SVC分类方法能够识别阔叶林和针叶林2种森林类型,识别精度达到85.24%。

英文摘要:

InWangqing area of Changbai Mountains, the investigation was conducted to analyze the capability of the ICESat-GLAS (Ice, Cloud and Land Elevation Satellite-Geoscience Laser Altimeter System) data on the forest type identification. The original binary ICESat-GLAS data was processed to obtain waveforms by MATLAB and IDL.The GLAS waveform met-rics were derived as the input dataset of C-Support Vector Classification method (C-SVC) for forest type identification, and the kernel function selection was evaluated using K-fold cross-validation method.The C-SVC method is capable to classify broadleaf and coniferous forests with the accuracy of 85 .24%.

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期刊信息
  • 《东北林业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北林业大学
  • 主编:杨传平
  • 地址:哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学
  • 邮编:150040
  • 邮箱:
  • 电话:0451-82191712
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5382
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1268/S
  • 邮发代号:14-66
  • 获奖情况:
  • 中文核心科技期刊,全国优秀科技期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26229