基于集成学习和Sentinel-2的落叶松毛虫虫害区识别

打开文本图片集

摘 要：为实现快速、高效地监测落叶松毛虫（Dendrolimus superans）虫害爆发状况，以黑龙江省乡南经营所林场8林班为研究区，以2018年Sentinel-2遥感影像为数据源，对该林班的落叶松毛虫虫害区进行识别。提取预处理后影像的原始光谱特征（8个）、光谱指数特征（12个）与纹理特征（8个），基于方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）与极度梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）分类器对上述特征降维并按重要性排序，通过集成学习分类算法（随机森林分类器和XGBoost分类器）进行虫害区识别和精度比较。（剩余16417字）