En potentiell lösning för att minska höga anskaffningskostnader för luftburna lidar (ljusdetektering och spännvidd) Skogar spelar en avgörande roll i den globala kolbudgeten, eftersom de dominerar dynamiken i den markbundna kolcykeln (Dong et al., 2003) ; där t.ex. 90 procent av överjordiskt kol lagras i trädstammar (Hese et al., 2005). Luftburen lidar (ljusdetektering och ljusspridning), ett nytt fjärranalysverktyg, har visat förmågan att karakterisera skogens vertikala struktur (t.ex., takhöjd), vilket leder till en korrekt uppskattning av skogens ovan jord biomassa (AGB) och virkesvolym (Means et al., 1999; Lefsky et al., 2002; Lim et al., 2003). Men, den nuvarande I ett försök att övervinna denna kostnadsbegränsning, nyligen gjorda studier rapporterar om integreringen av lidar transects med optiska fjärravkännade data för att uppskatta skogens vertikala struktur (Hudak et al., 2002; Wulder och Seemann; Hilker et al., 2008; Chen och Hay, 2011). Den primära strategin är att generalisera information om takhöjd från ett relativt litet område som täcks av lidartransekter till hela studieområdet, som täcks av den optiska scenen. Multipel regression, som en standard statistisk teknik, används allmänt i dessa studier. Men linjära eller andra enkla ickelinjära (t.ex. logaritmiska eller exponentiella) multipla regressionsmodeller karakteriserar sällan helt skogens komplexitet, särskilt på fina skalor, på grund av den höga strukturella variabiliteten inom små trädkluster vid användning av bilder med hög rumslig upplösning (dvs. mindre än 5,0 m). Stöd vektor maskiner (SVMs), som härrör från statistisk inlärningsteori, ger möjlighet att hantera mycket icke-linjära problem (Vapnik, 1995 och 1998) såsom att uppskatta komplexa skogsstrukturer. Dessutom är SVM (a) robust i generalisering, även när träningsdata är bullriga, och (b) garanteras att ha en unik global lösning, som inte är instängd i flera lokala minima (Cristianini och Shawe-Taylor, 2000). I skogliga fjärranalysstudier har SVM visat att de används inom klassificeringsområdet (Huang et al., 2008; Kuemmerle et al., 2009). Emellertid har få studier undersökt tillämpningen av stödvektor regression (även känd som SVMs för regression, nedan SVR) för att uppskatta skogens biofysiska parametrar, särskilt deras vertikala egenskaper. För att minska höga kostnader för förvärv av lidar för skogsparameterisering samtidigt förbättra modellen accuracies, är det primära syftet med denna studie att undersöka potentialen hos SVR maskininlärning modeller för att uppskatta skogens biofysiska parametrar (dvs., takhöjd, AGB och volym) för en full studieplats genom att kombinera (mindre-area) lidar transects och QuickBird bilder. För att göra det använder vi: a) tillämpa en GEOBIA (geografisk objektbaserad bildanalys) metod för att extrahera skogens egenskaper på en liten trädklusternivå, b) utveckla SVR-modeller för att uppskatta skogens biofysiska parametrar, och c) jämföra modellens prestanda mellan SVR och flera regression.
Därför använde Chen och Hay REF Support Vector Regression (SVR) för att uppskatta biofysiska egenskaper hos vegetation från LiDAR-data och multispektralbilder som överträffar klassisk stegvis regression.
A Support Vector Regression Approach to Estimate Forest Biophysical Parameters at the Object Level Using Airborne Lidar Transects and QuickBird Data
{'venue': None, 'journal': 'Photogrammetric Engineering and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geography']}