基于ALS数据和哑变量技术森林蓄积量估测

基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响.以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7:3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(RFR)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型.利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R2从0.49提高到0.50.引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R2从0.45提高到0.55.根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的.龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量.