同济大学学报(自然科学版)

作者：王书凡，刘春，吴杭彬，李巍岳

单位：1.同济大学 测绘与地理信息学院，上海 200092;2.上海师范大学 环境与地理科学学院，上海 200234

关键词：城市树种分类,星载激光,光谱影像,支持向量机（SVM）算法

基金：国家自然科学基金（42130106）；上海市科委“科技创新行动计划”优秀学术带头人项目（20XD1403800）

城市树木种类是影响城市森林固碳能力和维持生态系统稳定的重要因素，但城市树木空间分布广泛、所处环境复杂，目前缺少适用的树种分类模型，因此尝试将星载激光引入树种分类。综合考虑植被冠层结构、水平光谱与空间环境特征，并通过特征空间分析定量度量各参数贡献以构建最优特征集合，最后利用支持向量机（SVM）算法建立结合星载激光与光学影像的城市树种分类模型。上海市内4个代表性区域树种分类实验结果表明，所构建的融合模型准确性较高，Kappa系数达到0.82，总体分类精度为87.04%。星载激光能够在城市树种分类中发挥重要作用，其表征的植被三维结构特征与空间环境特征一同对城市树种分类做出了突出贡献。

来源：2024年第6期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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