研究目的
为了评估与树高相关的激光雷达特征变异性是否会影响树种分类的准确性。
研究成果
该研究得出结论，在使用随机森林分类器识别物种时，无需进行高度分层。但由于树高与特征值之间常存在相关性，用于训练分类器的任何样本都必须能代表目标区域内的树高范围。
研究不足
该研究仅关注针叶树种，分类精度受每冠层回波数的影响，尤其是对小树而言。高度阈值的选择对小树至关重要。
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多光谱激光雷达三维与强度特征随单木高度的变化及其对针叶树种识别的影响
DOI：10.1080/07038992.2018.1478724
期刊：Canadian Journal of Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
树种识别在森林管理中具有重要意义。Teledyne Optech公司研发的多光谱激光雷达Titan可通过三通道强度值、比值及归一化差异计算出的分类特征来提升树种区分能力。然而分类算法（如随机森林RF）所用特征值可能随树木尺寸变化。本研究重点探讨：树高如何影响三维与强度特征、这种关系如何影响树种分类精度，以及不同分类策略如何规避该问题。研究选取不同林龄人工林中的六种针叶树种（红松、北美乔松、欧洲赤松、美洲落叶松、挪威云杉和白云杉）样本训练分类器。部分特征虽与树高存在关联（r2最高达0.6），但仍展现出良好的树种鉴别效力。通过对比三种分类方法——a)仅使用尺寸不变特征(SIF)；b)按树高分层训练独立分类器(HSC)；c)标准分类(STD：全特征无高度分层)，发现SIF方法精度最低，因其剔除了与树高相关的有效变量；HSC方法较STD仅有微小改进。
作者：
Brindusa Cristina Budei，Beno?t St-Onge
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