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Canopy cover estimation based on support vector regression derived from Lidar & Landsat 8 OLI 40

Canopy cover estimation based on support vector regression d...

引用

40th Asian Conference on Remote Sensing: Progress of Remote Sensing Technology for Smart Future, ACRS 2019

作者： Hudjimartsu, Sahid Tampinongkol, Felliks Rudianto, Yoga Setiawan, Yudi Prasetyo, Lilik Budi Forests2020 Programme Environmental Analysis and Spatial Modelling Laboratory Department of Forest Resource Conservation Faculty of Forestry Bogor Agricultural University Bogor West Java Indonesia Geoinformatic of Informatics Engineering Study Program Faculty of Engineering and Science Ibn Khaldun University Jalan KH Soleh Iskandar KM 2 Tanah Sereal Bogor West Jawa Indonesia

Light detection and ranging (LiDAR) provides geospatial information with massive amounts of data to use in a variety of applications. Canopy cover percentage of tree crown is one application that is estimated through LiDAR data. This study aims to estimate a canopy cover derived from LiDAR used as reference data with multispectral Landsat 8 OLI. Statistical or machine learning approaches can be used to estimate a canopy cover. In statistical inference, the form of distribution chosen by the analyst and parameter is estimated from the data. This will be a problem in the construction function for the National scale, due to many ecosystems and then will have many functions for each ecosystem. Machine learning (ML) methods, in contrast, are various kinds of algorithms that are used to learn the mapping function or classification rules inductively, directly from the training data. ML can solve problems related to big data and global method and it will be used as a methodical approach to estimate canopy cover on the National scale. In this study, we use a support vector regression (SVR) as ML method to estimate the canopy cover. The estimated percentage of canopy cover will be used as one of the parameters to classify a forest. © 2020 40th Asian Conference on Remote Sensing, ACRS 2019: "Progress of Remote Sensing Technology for Smart Future". All rights reserved.

关键词： Ecosystems

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