| 应用XGBoost算法对森林地上生物量的机载LiDAR反演 |
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| 引用本文： | 李洋,彭道黎,袁钰娜.应用XGBoost算法对森林地上生物量的机载LiDAR反演[J].东北林业大学学报,2023(5):106-112+129. |
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| 作者姓名： | 李洋 彭道黎 袁钰娜 |
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| 作者单位： | 1. 森林资源和环境管理国家林草局重点实验室(北京林业大学);2. 珠江水利委员会珠江流域水土保持监测中心站 |
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| 基金项目： | “十三五”国家重点研发计划（2016YFD0600205）； |
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| 摘 要： | 为了探究机载LiDAR数据结合极端梯度提升(XGBoost)算法估算森林地上生物量的可行性和适用性，寻求更优的森林地上生物量的监测和估算模型的建模方法。根据125块地面样地调查数据和机载激光雷达提取的点云特征变量，结合根据皮尔森相关系数和递归特征消除筛选变量，采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)算法，建立4种不同算法的地上生物量估测模型并进行对比分析。结果表明：在训练集中，RF模型表现最好(RMSE=9.98 t·hm-2,R2=0.93,MAE=5.69 t·hm-2),其次是XGBoost模型(RMSE=10.80 t·hm-2,R2=0.89,MAE=7.24 t·hm-2);在测试集中，采用XGBoost算法建立的模型表现(RMSE=12.20 t·hm-2...
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| 关 键 词： | 极限梯度提升算法 机载激光雷达 森林地上生物量 |
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