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极限学习机辅助下路域植被叶面积指数的反演
引用本文:雷宇斌,朱善宽,郭云开,李丹娜,刘磊,刘宁.极限学习机辅助下路域植被叶面积指数的反演[J].测绘通报,2018(9).
作者姓名:雷宇斌  朱善宽  郭云开  李丹娜  刘磊  刘宁
作者单位:湖南省第二测绘院;中交上海航道勘察设计院有限公司;长沙理工大学测绘遥感应用技术研究所
摘    要:路域植被叶面积指数(LAI)的获取对于路域植被长势和健康状况的监测具有重要意义。本文以GF-1影像和地面同步实测数据为基础,利用极限学习机(ELM)对湖南省醴潭高速路域植被LAI进行了建模反演。试验结果表明,与传统经验回归模型、SVM模型相比,ELM反演精度更高,RMSE为0.501,预测精度为86.26%。该研究可为路域植被健康评估提供参考。

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