基于IFOA-LSSVM算法的机载LiDAR森林生物量估测

于慧伶; 孙绳宇; 朱伊枫; 李羽昕; 李新立

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基于IFOA-LSSVM算法的机载LiDAR森林生物量估测

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利用LiDAR数据的三维结构信息,提取样地级点云变量并进行优化,通过与获取的地面调查数据相结合,构建基于果蝇算法优化最小二乘支持向量机的生物量估测模型.利用反向学习初始化、三维搜索与自适应更新步长改进果蝇优化算法;将该算法优化最小二乘支持向量机LSSVM参数(σ,γ);建立基于IFOA-LSSVM的森林生物量估测模型.IFOA-LSSVM模型估测生物量的均方根误差值只有67.2195 t/ha.崖柏型、铁杉型、云杉型IFOA-LSSVM模型估测生物量的均方根误差值分别为55.2787 t/ha、63.6967 t/ha、36.0813 t/ha;估测值与实测值的相关系数平方为96.68％、93.71％、91.28％.基于IFOA-LSSVM模型的生物量估测误差和拟合程度均优于FOA-LSSVM.IFOA-LSSVM估测模型具有泛化能力强、收敛速度快、寻优精度高的特点.

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来源
《实验室研究与探索》 |2021年第3期|44-48|共5页
作者
于慧伶; 孙绳宇; 朱伊枫; 李羽昕; 李新立;
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作者单位

东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040;

东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040;

东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040;

东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040;

东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类树木学;
关键词
生物量估测; 机载LiDAR数据; 改进果蝇优化算法; 最小二乘支持向量机;

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