基于星载激光雷达数据和支持向量分类机方法的森林类型识别1）

• 作 者: 刘美爽 邢艳秋 李立存 杨超 王蕊
• 机 构: 东北林业大学，哈尔滨，150040
• 出 处: 东北林业大学学报
• 发表日期: 2014年2期
• 关键词: 星载激光雷达 支持向量分类机 森林类型识别

以长白山汪清林区为例，分析了星载激光雷达（ ICESat-GLAS）数据在森林类型识别上的应用效果。采用软件Matlab和IDL对原始二进制数据进行处理，得到GLAS回波波形图；进一步提取与森林类型相关的波形特征参数，作为支持向量分类机（ C-SVC）的输入量，进行森林类型识别，并采用K-折交叉验证方法对核函数选择进行评价。结果表明：C-SVC分类方法能够识别阔叶林和针叶林2种森林类型，识别精度达到85．24％。