基于无人机可见光和LiDAR数据的单木树种识别

摘要：

以亚热带林业实验中心年珠实验林场为研究区,以无人机可见光和LiDAR数据为数据源进行树种识别.基于CHM和可见光数据进行单木分割,对可见光数据和LiDAR数据进行特征提取,构建多特征集合;基于单木对象选择随机森林和支持向量机2种分类器进行分类识别,并利用混淆矩阵对不同数据源不同特征组合的12种方案进行精度评价,比较不同特征组合和分类器对树种分类精度的影响.结果表明:将基于CHM分割和多尺度分割结合的单木分割效果较好,满足单木树种识别需求.支持向量机的精度高于随机森林分类器,经过随机森林特征筛选之后精度优于未进行特征筛选的结果,总体平均精度提高1.45％,可见光和LiDAR数据结合较仅使用单一数据源平均精度提高了6.01％.特征筛选能减少维度灾难,有效难避免过多特征造成的冗余现象,进一步提高分类器的性能和效率.相对于随机森林分类器,支持向量机在对于多维的样本集以及训练样本有限的情况下,能够表现出更好的性能.多源数据结合能将不同数据源优势有效结合,提高分类精度.

关键词：无人机;单木分割;特征筛选;随机森林;支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目CAFYBB2018SZ008

在线出版日期：2021-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：105-113