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毛竹Phyllostachys edulis是重要的经济林种,快速准确地获取毛竹林的面积及郁闭度等信息可对毛竹林的高效经营管理提供巨大帮助。基于人工样地的森林资源调查耗时费力且效率低下,故利用遥感图像等较低成本的数据源估测大范围毛竹林的面积及其郁闭度等信息具有重要意义。本文以浙江省安吉县为研究区域,基于Sentinel-2中等分辨率遥感图像、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据及森林资源二类调查数据,利用Cat Boost、随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)三种算法,通过二分类方法估算毛竹林面积和多分类方法估算毛竹林郁闭度。结果表明:在估算毛竹林面积时,Cat Boost、RF、SVM的总体分类精度分别为97.75%、96.54%、95.05%,Kappa系数分别为0.96、0.93、0.90;在估算毛竹林郁闭度时,以上三种算法的总体分类精度分别为73.38%、73.49%、69.9%,Kappa系数分别为0.52、0.52、0.45。在本文研究数据中,0.7、0.8郁闭... 相似文献
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