【摘 要】
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森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-trees)方法,以小班为研究单元,估测龙泉市部分
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室,浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室,醴陵市陶瓷烟花职业技术学校
【基金项目】
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浙江省科技重点研发计划资助项目(2018C02013)
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森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-trees)方法,以小班为研究单元,估测龙泉市部分区域森林资源的每公顷蓄积量,为县域尺度森林蓄积量的估测提供新的方法和思路。基于研究区的森林资源二类调查数据、高分二号(GF-2)遥感影像数据、数字高程模型数据,提取多元特征组成原始特征集。通过Boruta选择方法对原始特征集进行筛选,利用Extra-trees方法建立森林蓄积量估测模型,选用十折交叉验
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