无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征，如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题。针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和LiDAR点云数据，本研究旨在利用极端梯度提升算法（XGBoost）的“特征重要性”属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征：基于无人机高光谱影像的单一特征（光谱波段、植被指数和纹理特征：F1—F3）及其融合特征（F4）、基于LiDAR点云的单一特征（高度和强度特征：F5和F6）及其融合特征（F7）、高光谱影像与LiDAR点云的融合特征（F8）；基于以上优势特征构建8个XGBoost分类模型。结果表明：综合物种分类精度及其制图结果，基于F8特征的模型分类性能最佳（总体精度为96.41%，莫兰指数为0.5520）；基于单一数据源融合特征（总体精度，F4：96.74%；F7：90.64%）的分类性能优于基于单一特征（总体精度，F1—F3：90.31%、92.20%和91.96%；F5和F6：87.66%和81.99%）；基于融合特征（F4、F7和F8）和纹理特征（F3）分类图的莫兰指数比基于单一特征（F1、F2、F5和F6）的更大。本文论证了无人机遥感数据和XGBoost方法在基于像元的红树林物种精准分类上具备可行性，可为红树林生态系统健康、保护与恢复的立体监测提供科学依据和技术支撑。
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无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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