| 无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类 |
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| 作者姓名： | 徐逸 甄佳宁 蒋侠朋 王俊杰 |
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| 作者单位： | 1.深圳大学 土木与交通工程学院, 深圳 518060;2.深圳大学 自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室&广东省城市空间信息工程重点实验室, 深圳 518060;3.特温特大学 地理信息科学与地球观测学院, 恩斯赫德 7514 AE;4.深圳大学 生命与海洋科学学院, 深圳 518060 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：41890854,41601362）;广东省基础与应用基础研究基金（编号：2019A1515010741,2019A1515110400） |
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| 摘 要： | 
无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征,如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题.针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和LiDAR点云数据,本研究旨在利用极端梯度提升算法(XGBoost)的“特征重要性”属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征:基于无人机高光谱影像的单一特.
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| 关 键 词： | 遥感 红树林 树种分类 无人机 高光谱影像 LiDAR点云 XGBoost |
| 收稿时间： | 2020-07-29 |
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