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基于IFOA-LSSVM算法的机载LiDAR森林生物量估测

来源 :实验室研究与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ufod1

【摘要】

：

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67.219 5 t/ha。

【作者】

：

于慧伶孙绳宇朱伊枫李羽昕李新立

【机构】

：

东北林业大学信息与计算机工程学院,东北林业大学机电工程学院

【出处】

：

实验室研究与探索

【发表日期】

：

2021年03期

【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

【基金项目】

：

中央高校基本科研业务费项目(2572017CB34)。

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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67.219 5 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55.278 7 t/ha、

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