基于知识图谱与随机森林的落叶松毛虫害遥感识别

落叶松毛虫害的大规模爆发导致了森林生态系统和经济的严重损失，快速、准确地对落叶松毛虫害发生区域进行识别具有重要的意义。本研究采用知识图谱技术，对与森林虫害相关的敏感特征进行筛选，并综合利用多源数据，分别构建3种不同数据组合的随机森林模型，对研究区内落叶松毛虫害发生区进行遥感识别。结果表明：1)依据图谱构建流程可以实现知识图谱构建及筛选，本研究实现了构建森林虫害遥感识别特征图谱，并筛选了中国东北地区落叶松毛虫害的遥感识别特征；2)知识图谱与遥感技术手段相结合，能够为构建虫害识别模型提供有效特征；3)与单一数据源相比，基于多源数据的落叶松毛虫害识别效果更好，本研究综合使用Sentinel-1A、Sentinel-2A和地形数据的总精度和Kappa系数分别为92.78%,0.876 6。