| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第12-13页 |
| 1.4 章节安排 | 第13-15页 |
| 2 树种分类研究方法 | 第15-29页 |
| 2.1 支持向量机 | 第15-17页 |
| 2.1.1 支持向量机分类思想 | 第15-17页 |
| 2.1.2 支持向量机核函数 | 第17页 |
| 2.1.3 支持向量机参数 | 第17页 |
| 2.2 随机森林 | 第17-19页 |
| 2.2.1 随机森林分类思想 | 第17-18页 |
| 2.2.2 随机森林参数 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于RF特征变量重要性计算 | 第19页 |
| 2.3 XGBoost | 第19-22页 |
| 2.3.1 XGBoost算法概述 | 第19-21页 |
| 2.3.2 XGBoost参数 | 第21-22页 |
| 2.4 Ada Boost算法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 Ada Boost算法原理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Ada Boost算法参数 | 第23页 |
| 2.5 多分类器融合 | 第23-26页 |
| 2.5.1 模型融合策略 | 第24-25页 |
| 2.5.2 模型选择 | 第25-26页 |
| 2.5.2.1 一级分类模型 | 第25-26页 |
| 2.5.2.2 基于Extra Tree的二级模型 | 第26页 |
| 2.6 精度评价方法 | 第26-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 研究区概况和数据预处理 | 第29-36页 |
| 3.1 研究区介绍 | 第29-30页 |
| 3.1.1 地理位置及范围 | 第29页 |
| 3.1.2 气候及地形 | 第29页 |
| 3.1.3 森林资源 | 第29-30页 |
| 3.2 研究区数据 | 第30-31页 |
| 3.2.1 遥感影像数据 | 第30-31页 |
| 3.2.2 地形数据 | 第31页 |
| 3.2.3 森林资源二类调查数据 | 第31页 |
| 3.3 数据预处理 | 第31-35页 |
| 3.3.1 DEM数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.1.1 DEM图像拼接裁剪 | 第31-32页 |
| 3.3.1.2 DEM地形因子获取 | 第32页 |
| 3.3.2 影像数据预处理 | 第32-35页 |
| 3.3.2.1 辐射定标 | 第33-34页 |
| 3.3.2.2 大气校正 | 第34页 |
| 3.3.2.3 正射校正 | 第34页 |
| 3.3.2.4 影像镶嵌及裁剪 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 树种分类特征提取 | 第36-46页 |
| 4.1 光谱特征提取 | 第36-37页 |
| 4.2 植被指数选择 | 第37-39页 |
| 4.3 地形因子提取 | 第39-40页 |
| 4.4 纹理特征提取 | 第40-43页 |
| 4.5 特征组合方案 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 分类精度比较分析 | 第46-51页 |
| 5.1 K折交叉验证 | 第46页 |
| 5.2 不同特征组合方案对比分析 | 第46-47页 |
| 5.3 不同模型分类精度评价 | 第47-50页 |
| 5.4 不同模型分类时间比较 | 第50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 创新点 | 第52页 |
| 6.3 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 个人简介 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |