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无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类 总被引：3，自引：0，他引：3
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Li DAR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Li DAR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Li DAR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。 相似文献
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为了准确地识别红树林中的各种红树物种种群分布区,以广东湛江红树林国家级自然保护区核心区的高桥红树林区为研究区,采用决策树算法、随机森林算法、自适应提升算法、梯度提升决策树算法、极端梯度提升算法和轻量级梯度提升机算法,利用WorldView-2卫星的高分辨率影像数据,构建影像的原始光谱波段、原始光谱波段+植被指数、原始光谱波段+植被指数+纹理特征3种特征组合数据集,识别研究区红树林中的各种红树物种种群分布区,分析各种算法在红树物种识别中的适用性。研究结果表明,5种集成学习算法的分类结果都优于决策树算法,其中,轻量级梯度提升机算法分类结果的分类精度最高,基于WorldView-2影像的8个原始光谱波段+12种植被指数+28种纹理特征,轻量级梯度提升机算法分类结果的总体分类精度值为93.15%,其分配不一致性值为5.07%,数量不一致性值为1.78%;极端梯度提升算法和随机森林算法在红树物种识别中也具有良好的适用性。WorldView-2卫星影像是对红树林中各种红树物种进行遥感分类的理想数据源,其纹理特征能显著提高分类精度,轻量级梯度提升机算法在红树物种识别中具有很大的应用潜力。 相似文献
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