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顾及变量相关性的主成分分析法在森林蓄积量估测中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
崔博文;佘济云;张廷琛;刘兆华;王潇
作者机构:
中南林业科技大学林学院
[刘兆华; 王潇; 崔博文; 佘济云; 张廷琛] 中南林业科技大学
语种:
中文
关键词:
主成分分析;Pearson相关系数;机器学习;森林蓄积量
关键词(英文):
Principal component analysis(PCA);Pearson correlation coefficient;Machine learning;Forest stock
期刊:
东北林业大学学报
ISSN:
1000-5382
年:
2022
卷:
50
期:
2
页码:
29-34,69
基金类别:
国家林业公益性行业专项(201504301)。
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
林学院
摘要:
为探究Landsat8 OLI反演蓄积量的潜力,研究不同特征选择方法对蓄积量反演精度及不同蓄积量反演模型对反演精度的影响。以湖南省怀化市排牙山国有林场作为研究区,森林资源二类调查数据作为样地地面实测数据,选用Landsat8 OLI作为遥感数据源,将传统的Pearson相关系数法及主成分分析法2种方法结合,得到一种顾及变量相关性的主成分分析法(PCA-P)对遥感变量进行降维。使用3种变量选择方法构建了随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVR)、多元线性回归(MLR)模型进行森林蓄积量的估测,使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)对蓄积量估测模型进行精度评价。结果表明:通过Pear...
摘要(英文):
In order to explore the potential of Landsat8 OLI accumulation inversion,the influences of different feature selection methods on the accuracy of accumulation inversion and different accumulation inversion models on the accuracy of inversion were studied.Taking Paiyashan National Forest Farm in Huaihua City of Hunan Province as the study area,the forest resources secondary survey data as the ground measurement data of the sample site,and Landsat8 OLI as the remote sensing data source.Combining Pearson correlation coefficient method and principal component analysis method,a principal component ...

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