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基于法国北部带叶/无叶机载激光扫描数据和机器学习分类器的河岸树种属识别

DOI：10.1080/01431161.2019.1674457 期刊：International Journal of Remote Sensing 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 河岸林是提供多重生态服务的重要环境。由于面临自然和人为双重制约，需精确绘制河岸林的属/种多样性分布图。先前研究表明机载激光雷达（ALS）数据在不同环境下具有树木分类潜力，但利用ALS数据绘制落叶阔叶河岸林时关键特征评估与分类效果仍有待探究。本研究旨在确定ALS数据中哪些特征能有效描述诺曼底塞吕讷河沿岸八属191棵落叶河岸林树木的属级特征，并采用两种机器学习算法提供分类结果。 研究流程应用于沿河分布的八个树属（共191棵树），使用夏冬两季ALS数据。通过三维点云提取树冠并计算整体形态与内部结构特征，建立包含递增属数量的五个数据集以评估树属区分度。采用逐步二次判别分析（sQDA）和随机森林筛选关键特征，将特征数量从144项降至3-9项（因数据集而异）。sQDA筛选结果显示：随着数据集属数量增加，内部结构特征区分度显著提升。 将筛选特征作为支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法的分类变量，同时采用全特征集进行RF分类（未经筛选）。最佳分类效果表明：使用sQDA筛选特征+SVM时，三属（橡树、桤木、杨树）分类准确率达83.15%；采用全特征集的RF分类获得相似效果，且在七属和八属分类时达到最优性能。结果表明机器学习算法是绘制河岸树木分布的有效方法。
作者： A. Ba，M. Laslier，S. Dufour，L. Hubert-Moy
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究的目的是评估源自机载激光扫描（ALS）数据中的哪些特征对描述河岸落叶林的树种属具有重要性，并提供使用两种机器学习算法进行分类的结果。

研究成果

研究得出结论：三维机载激光扫描（ALS）数据对河岸落叶林的树木分类具有重要价值。通过逐步法进行特征选择后，所筛选的相关特征能有效支持后续支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类，其中桤木、杨树和柳树均被准确识别。该结果可作为此类环境（尤其是属种繁多的区域）进一步优化的基准参照。

研究不足

该研究面临一些局限性，例如难以进入河岸林区进行地面观测、人工勾绘树冠可能引入误差，以及使用不同飞行高度获取的数据可能影响数据一致性。

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