结合星载激光和多光谱影像的城市树种分类OA北大核心CSTPCD
Urban Tree Species Classification Combining Spaceborne LiDAR and Multispectral Imagery
城市树木种类是影响城市森林固碳能力和维持生态系统稳定的重要因素,但城市树木空间分布广泛、所处环境复杂,目前缺少适用的树种分类模型,因此尝试将星载激光引入树种分类.综合考虑植被冠层结构、水平光谱与空间环境特征,并通过特征空间分析定量度量各参数贡献以构建最优特征集合,最后利用支持向量机(SVM)算法建立结合星载激光与光学影像的城市树种分类模型.上海市内4个代表性区域树种分类实验结果表明,所构建的融合模型准确性较高,Kappa系数达到0.82,总体分类…查看全部>>
The urban tree species are an important factor affecting the ability of carbon sequestration by urban forest and the maintenance of ecosystem stability.However,due to the wide spatial distribution and complex environment of urban trees,there is a lack of tree species classification models applicable to cities.In this paper,the spaceborne LiDAR is introduced into tree species classification.Considering the vegetation canopy structure,horizontal spectra …查看全部>>
王书凡;刘春;吴杭彬;李巍岳
同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092同济大学测绘与地理信息学院,上海 200092上海师范大学环境与地理科学学院,上海 200234
计算机与自动化
城市树种分类星载激光光谱影像支持向量机(SVM)算法
urban tree species classificationspaceborne LiDARspectral imagerysupport vector machine(SVM)algorithm
《同济大学学报（自然科学版）》 2024 (6)
泛化点云的高维张量空间语义认知与建图
970-981,12
国家自然科学基金(42130106)上海市科委"科技创新行动计划"优秀学术带头人项目(20XD1403800)
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