孙金华
- 作品数：2 被引量：41H指数：2
- 供职机构：中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型被引量：17
- 2016年
- 为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归地上生物量模型精度。研究结果表明:PSO-LSSVM模型在针叶林、阔叶林、灌木林3种类型中预测决定系数分别为0.867、0.853、0.842,比多元线性回归模型分别提高了23.15%、19.13%、14.40%。PSO-LSSVM地上生物量模型具有良好的自学能力和自适应能力,它取代了传统的遍历优化方法,在全局优化及收敛速度方面具有较大优势,预测精度较高。
- 杨柳孙金华冯仲科岳德鹏杨立岩
- 关键词：粒子群算法最小二乘支持向量机
- 结合纹理因子和地形因子的森林蓄积量多光谱估测模型被引量：24
- 2017年
- 森林蓄积量是林分调查中重要因子,是评价森林数量和质量的重要指标。传统森林蓄积量实测方法耗时费力、效率低下,多元线性回归遥感反演方法精度较低,难以达到精准林业要求。机器学习是一种利用训练数据,进行自我改进、自动提升性能的方法,可以任意逼近非线性系统,提高模型预测精度。以鹫峰林场森林为研究对象,综合考虑影像光谱因子、纹理因子、地形因子,采用机器学习中的BP神经网络、最小二乘支持向量机、随机森林方法构建了森林蓄积量多光谱估测模型BP-FSV,LSSVM-FSV和RF-FSV,并在Matlab2014a中编程实现。旨在从建模因子选择和模型方法建立两个方面,优化建模因子特征提取,提高森林蓄积量模型预测精度。以角规观测样地实测数据、森林小班二类调查数据、林相图数据为基础,使用以上三种模型结合Landsat8OLI多光谱数据分林型进行了森林蓄积量反演建模预测。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,分析了三种反演模型的训练能力和预测能力。研究结果表明:利用3种机器学习方法构建的结合光谱因子、地形因子、纹理因子反演模型能够提高森林蓄积量的预测精度。以上模型中,RF-FSV模型在针、阔、混三种林型中都表现出较强的预测能力,高于BP-FSV模型,高于或接近于LSSVM-FSV模型。RF-FSV模型在训练阶段,R2和RMSE针叶林中为0.839和13.953 3,阔叶林中为0.924和7.634 1,混交林中为0.902和12.153 9,预测阶段R2和RMSE在针叶林中为0.816和15.630 1,阔叶林中为0.913和4.890 2,混交林中为0.865和9.344 1。RF-FSV模型建模精度和预测精度较高,为森林蓄积量遥感反演估测提供了一种新的方法。
- 杨柳冯仲科岳德鹏孙金华
- 关键词：遥感反演森林蓄积量最小二乘支持向量机
