基于不同机器学习算法的无人机高光谱影像树种分类研究

打开文本图片集

摘  要：机载高光谱数据能够反映树种光谱特征，可以对森林树种进行精确分类。应用不同机器学习分类算法对无人机高光谱影像进行树种分类研究。首先利用无人机完成黑龙江省帽儿山实验林场研究区的高光谱数据采集，对获取数据进行一系列预处理；然后分别利用基于高斯核的支持向量机、随机森林、K-近邻3种不同机器学习分类算法建立基于全波段高光谱数据的树种分类模型，并基于不同波段选择方法（连续投影算法、竞争性自适应重加权法以及无信息变量消除法）对全波段高光谱数据降维后再进行树种分类模型构建；最后联合不同波段选择方法与高光谱图像纹理特征构建树种分类模型，并对不同处理方法结果进行比较。（剩余17783字）