文献类型： 中文期刊
作者： 闫宇 1 ; 邓焯 1 ; 李斌 2 ; 赵天忠 1 ;
作者机构： 1.北京林业大学信息学院
2.北京市农林科学院林业果树研究所
关键词： 森林地上生物量;变量筛选;机器学习;XGBoost;Landsat 8
期刊名称： 西北林学院学报
ISSN： 1001-7461
年卷期： 2024 年 39 卷 005 期
页码： 53-60,77
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为提高森林资源管理的效率和精度,探讨特征变量选择与新型机器学习算法结合建立桉树人工林地上生物量估测模型的精度.以广西高峰林场为研究区,以Landsat 8遥感数据结合实测样地数据,使用Pearson相关性分析法结合随机森林的特征变量选择方法,分别构建基于多元线性回归(MLR)、K最邻近(KNN)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)算法的森林地上生物量估测模型,使用模型评价指标对比不同模型的精度.结果表明,XGBoost模型拟合精度最高,验证结果R2 为 0.75、RMSE 为 30.15 t/hm2、MAE 为 20.27 t/hm2;RF、KNN 和 MLR 模型 次之,R2分别为0.69、0.54和0.52.利用Pearson相关性分析法结合随机森林相较于仅使用随机森林筛选变量的方法,R2提高了 27.12%、RMSE降低了 11.44 t/hm2、MAE降低了 8.70 t/hm2.采用机器学习方法的模型比多元线性回归模型更有优势,其中新型机器学习算法XGBoost在生物量估测方面有巨大潜力.Pearson相关性分析结合随机森林的特征选择方法能够减少冗余变量对模型估测精度的影响,有效提高模型预测性能.
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