基于随机森林的ICESat-2卫星数据地表覆盖分类

李彬彬; 谢欢; 童小华; 叶丹; 孙凯鹏; 李铭

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基于随机森林的ICESat-2卫星数据地表覆盖分类

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该研究将ICESat-2卫星激光测高数据作为地表覆盖分类的新数据源,提出了一种基于随机森林的ICESat-2卫星地表覆盖分类方法,探索了光子计数卫星激光测高在地表覆盖分类中的应用潜力。该方法采用光子数目、不同类型光子水平和垂直分布比例、信噪比、太阳条件、大气条件作为分类的输入,并在中国长三角地区开展了多类地表覆盖类型分类实验进行了验证。实验结果表明,ICESat-2卫星的强波束和弱波束的激光数据在水体、森林、低植被以及城市/裸地四类地表的总体分类精度均能达到优于85%;在水体、森林以及低植被/城市/裸地三类地表的总体分类精度能达到优于90%的水平。

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来源
《红外与激光技术》 |2020年第11期|115-121|共7页
作者
李彬彬; 谢欢; 童小华; 叶丹; 孙凯鹏; 李铭;
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作者单位

1. 同济大学测绘与地理信息学院上海市航天测绘遥感与空间探测重点实验室 2. 上海卫星工程研究所 3. 中国科学院上海技术物理研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
地表覆盖分类; ICESat-2; 光子计数; 随机森林;

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