基于随机森林的ICESat-2卫星数据地表覆盖分类

发布时间：2020-12-17 23:15

　　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。 

【文章来源】：红外与激光工程. 2020年11期 北大核心

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于激光测高卫星全波形数据的地表覆盖分类应用——以北京市城区为例[J]. 权学烽,唐新明,李国元,高显连.  遥感信息. 2019(06)
[2]基于地形相关和最小二乘曲线拟合的单光子激光数据处理技术[J]. 许艺腾,李国元,邱春霞,薛玉彩.  红外与激光工程. 2019(12)
[3]基于半解析模型的激光测高回波海水海冰波形分类方法[J]. 马跃,张文豪,张智宇,马昕,李松.  红外与激光工程. 2018(05)
[4]方向自适应的光子计数激光雷达滤波方法[J]. 谢锋,杨贵,舒嵘,李铭.  红外与毫米波学报. 2017(01)
[5]ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演[J]. 夏少波,王成,习晓环,骆社周,曾鸿程.  遥感学报. 2014(06)



本文编号：2922878