基于Landsat 8和机器学习的塔城地区草地地上生物量估测模型
文献类型: 中文期刊
第一作者: 杨延晓
作者: 杨延晓;曹姗姗;李全胜;张鲜花;孙伟
作者机构:
关键词: 草地地上生物量;Landsat 8;遥感影像;机器学习;估测模型;新疆塔城地区
期刊名称: 湖北农业科学
ISSN: 0439-8114
年卷期: 2024 年 008 期
页码: 66-71
收录情况: 北大核心
摘要: 以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型,进而分析并比较采用投票回归器(Voting regressor)和堆叠(Stacking)方法构建的2种集成学习模型的估测精度。结果表明,基于Stacking集成学习模型性能最优,R2达0.764,RMSE和MAE分别为23.29 g/m2和16.8 g/m2,进而利用最优模型进行草地地上生物量(Above ground biomass,AGB)反演制图。
分类号: TP181%S812
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