检索结果-内蒙古大学图书馆

森林工程 2025年第2期41卷 298-311页

作者：王晓红辛守英张薇焦琳琳华北理工大学矿业工程学院河北唐山063210 河北省矿区生态修复产业技术研究院河北唐山063210 河北省矿山绿色智能开采技术创新中心河北唐山063210 河北省地质工程勘查院河北保定071051 河北水利电力学院河北沧州061001

为探究基于主成分分析(Principal Component Analysis,pca)下贝叶斯优化(Bayesian Optimization,bo)卷积神经网络(Convolutional Neural Network,cnn)算法(pca-bo-cnn)模型对人工林树种识别的方法,以提高遥感技术在人工林树种识别中的准确率和鲁棒性。以塞罕坝机械林场为研究区域,利用Sentinel-1遥感数据、Sentinel-2遥感数据、数字高程模型(digital Elevation Model,DEM)数据及森林资源二类调查数据和pca-bo-cnn算法模型结合,并与其他不同算法模型对比分析,以提高人工林树种识别的准确性。结果表明,1)相比pca算法处理前,pca算法处理后多源数据特征的pca1—pca39共计39个特征的标准差和特征间的区分性明显提升。因此,pca算法处理有利于提升对华北落叶松、白桦、樟子松、蒙古栎和云杉主要优势树种及非林地的识别精度;2)在pca算法处理前,bo-随机森林(random forest,RF)算法模型对主要优势树种及非林地识别的总体准确度(OA)和Kappa系数精度,分别为81.87%,0.7545。在pca算法处理后,pca-bo-cnn算法模型对主要优势树种及非林地识别的OA和Kappa系数精度相对提高,分别为83.10%,0.7703;3)相比pca算法处理前的bo-RF算法模型,pca算法处理后的pca-bo-cnn算法模型对塞罕坝林场主要优势树种及非林地识别的调和平均数(F1)、OA和Kappa系数的整体精度相对较高。具体,相比bo-RF算法模型pca-bo-cnn算法模型的OA提升了1.24%,且相比pca算法处理前pca-bo-cnn算法模型OA提升了3.71%。与其他算法模型相比,基于pca-bo-cnn算法模型的人工林树种识别方法具有很强的准确性和鲁棒性,为掌握塞罕坝林场人工林的树种分布,进而了解森林碳储量、森林对气候变化的响应、制定碳减排政策以及推动森林可持续发展提供重要的理论依据。

关键词： pca-bo-cnn模型塞罕坝林场人工林遥感技术树种识别

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