基于逐步回歸的XGboost方法的森林蓄積量估測
發(fā)布時(shí)間:2022-02-21 09:21
【目的】森林蓄積量是反映森林資源總規(guī)模和水平的基本林分調(diào)查因子之一,也是衡量森林資源豐富程度和森林生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要依據(jù)。為探索更優(yōu)的森林蓄積量建模和估測方法,以期為林業(yè)科學(xué)中森林蓄積量的估測研究提供新的方法與思路!痉椒ā恳哉憬↓埲袨檠芯繀^(qū),以單位蓄積量(m3/mu)為研究對(duì)象,集成森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)、高分二號(hào)遙感影像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)。通過逐步回歸特征選擇方法選取與蓄積量相關(guān)的自變量因子,在不區(qū)分樹種的情況下,利用極端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、決策樹梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分別建立蓄積量估測模型。然后,基于區(qū)分針葉林、闊葉林、針闊混交林的情況下,用XGboost方法再次建立蓄積量估測模型,并與未區(qū)分樹種情況下的估測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。采用十折交叉驗(yàn)證法對(duì)模型性能指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)!窘Y(jié)果】在不區(qū)分樹種的情況下,XGboost呈現(xiàn)了最佳的效果,優(yōu)于LGBM方法和Gradient b...
【文章來源】:中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【文章目錄】:
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)概況
1.2 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理
1.3 模型評(píng)價(jià)
1.4 XGboost算法原理
1.5 蓄積量估測方法
2 結(jié)果與分析
2.1 逐步回歸特征選擇結(jié)果
2.2 蓄積量建模與估測結(jié)果分析
2.2.1 3種方法進(jìn)行蓄積量建模與估測結(jié)果分析
2.2.2 XGboost進(jìn)行蓄積量建模與估測結(jié)果分析
3 結(jié)論與討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]旺業(yè)甸林場人工林生物量遙感反演研究[J]. 蔣馥根,孫華,林輝,龍江平,蔣治浩,雷思君. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(10)
[2]基于GF-1的森林蓄積量遙感估測[J]. 李世波,林輝,王光明,程韜略. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的華北落葉松小班蓄積預(yù)估模型研究與應(yīng)用[J]. 陳玉玲,吳保國,崔巖,魏彥軍. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2019(07)
[4]基于Sentinel-1A雷達(dá)影像的思茅松林蓄積量估測[J]. 楊明星,徐天蜀,牛曉花,霍鵬,岳彩榮. 西部林業(yè)科學(xué). 2019(02)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不同立地質(zhì)量的森林蓄積量遙感估測[J]. 劉唐,江濤,李昂,郭連杰. 山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[6]香格里拉市云冷杉林蓄積量遙感估測非參數(shù)模型研究[J]. 郎曉雪,許彥紅,舒清態(tài),張卓亞,謝福明,字李. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(01)
[7]基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延慶區(qū)森林蓄積量估測[J]. 王海賓,彭道黎,高秀會(huì),李文芳. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[8]無人機(jī)航測技術(shù)在森林蓄積量估測中的應(yīng)用[J]. 李亞東,馮仲科,明海軍,李長青,曹明蘭. 測繪通報(bào). 2017(04)
[9]基于隨機(jī)森林算法的涼水自然保護(hù)區(qū)蓄積量反演研究[J]. 汪康寧,馬婷,呂杰. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[10]基于高分辨率遙感影像的森林信息提取方法綜述[J]. 王宗梅,徐天蜀,岳彩榮. 林業(yè)調(diào)查規(guī)劃. 2016(04)
博士論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的森林資源蓄積量動(dòng)態(tài)監(jiān)測[D]. 吳達(dá)勝.浙江大學(xué) 2014
[2]基于多源遙感數(shù)據(jù)的森林蓄積量估測方法研究[D]. 楊永恬.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2010
[3]森林資源年度監(jiān)測理論與方法研究[D]. 劉安興.南京林業(yè)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于Landsat-8遙感影像的森林蓄積量估測[D]. 周如意.浙江農(nóng)林大學(xué) 2019
[2]基于UAV高分影像的林木冠幅提取與蓄積量估測研究[D]. 李赟.南京林業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于高分2號(hào)遙感數(shù)據(jù)的三維綠量估算模型研究[D]. 孫營偉.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[4]基于梯度提升模型的負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法的研究與應(yīng)用[D]. 萬倫軍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[5]龍泉市林權(quán)制度改革研究[D]. 洪汝鋒.浙江農(nóng)林大學(xué) 2012
本文編號(hào):3636963
【文章來源】:中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【文章目錄】:
1 材料與方法
1.1 研究區(qū)概況
1.2 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理
1.3 模型評(píng)價(jià)
1.4 XGboost算法原理
1.5 蓄積量估測方法
2 結(jié)果與分析
2.1 逐步回歸特征選擇結(jié)果
2.2 蓄積量建模與估測結(jié)果分析
2.2.1 3種方法進(jìn)行蓄積量建模與估測結(jié)果分析
2.2.2 XGboost進(jìn)行蓄積量建模與估測結(jié)果分析
3 結(jié)論與討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]旺業(yè)甸林場人工林生物量遙感反演研究[J]. 蔣馥根,孫華,林輝,龍江平,蔣治浩,雷思君. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(10)
[2]基于GF-1的森林蓄積量遙感估測[J]. 李世波,林輝,王光明,程韜略. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的華北落葉松小班蓄積預(yù)估模型研究與應(yīng)用[J]. 陳玉玲,吳保國,崔巖,魏彥軍. 中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào). 2019(07)
[4]基于Sentinel-1A雷達(dá)影像的思茅松林蓄積量估測[J]. 楊明星,徐天蜀,牛曉花,霍鵬,岳彩榮. 西部林業(yè)科學(xué). 2019(02)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和不同立地質(zhì)量的森林蓄積量遙感估測[J]. 劉唐,江濤,李昂,郭連杰. 山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[6]香格里拉市云冷杉林蓄積量遙感估測非參數(shù)模型研究[J]. 郎曉雪,許彥紅,舒清態(tài),張卓亞,謝福明,字李. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(01)
[7]基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延慶區(qū)森林蓄積量估測[J]. 王海賓,彭道黎,高秀會(huì),李文芳. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[8]無人機(jī)航測技術(shù)在森林蓄積量估測中的應(yīng)用[J]. 李亞東,馮仲科,明海軍,李長青,曹明蘭. 測繪通報(bào). 2017(04)
[9]基于隨機(jī)森林算法的涼水自然保護(hù)區(qū)蓄積量反演研究[J]. 汪康寧,馬婷,呂杰. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(05)
[10]基于高分辨率遙感影像的森林信息提取方法綜述[J]. 王宗梅,徐天蜀,岳彩榮. 林業(yè)調(diào)查規(guī)劃. 2016(04)
博士論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的森林資源蓄積量動(dòng)態(tài)監(jiān)測[D]. 吳達(dá)勝.浙江大學(xué) 2014
[2]基于多源遙感數(shù)據(jù)的森林蓄積量估測方法研究[D]. 楊永恬.中國林業(yè)科學(xué)研究院 2010
[3]森林資源年度監(jiān)測理論與方法研究[D]. 劉安興.南京林業(yè)大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于Landsat-8遙感影像的森林蓄積量估測[D]. 周如意.浙江農(nóng)林大學(xué) 2019
[2]基于UAV高分影像的林木冠幅提取與蓄積量估測研究[D]. 李赟.南京林業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于高分2號(hào)遙感數(shù)據(jù)的三維綠量估算模型研究[D]. 孫營偉.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[4]基于梯度提升模型的負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)算法的研究與應(yīng)用[D]. 萬倫軍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[5]龍泉市林權(quán)制度改革研究[D]. 洪汝鋒.浙江農(nóng)林大學(xué) 2012
本文編號(hào):3636963
本文鏈接:http://sikaile.net/wenshubaike/mfmb/3636963.html
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