针对大光斑激光雷达波形数据扰动大、树高分布不均匀的问题,基于Boosting集成算法的思想,提出了一种改进的核函数——核梯度提升树(kernel gradient boosting decision tree,KeGBDT).KeGBDT通过梯度提升树叶子节点的输出值计算连接函数的权值,使用连接函数的加权作为核函数的表达形式,从而避免叶子节点中观测值分布不均匀造成的误差.在实验部分,使用星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)数据提取的波形特征作为森林高度估测数据集,在该数据集上将KeGBDT与核随机森林(kernel random forests,KeRF)、线性核、高斯核等常用核函数在岭回归和支持向量回归(support vector regression,SVR)算法中进行了森林高度估测对比实验.另外,基于KeGBDT的岭回归和SVR模型与线性回归、梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)、随机森林等回归算法进行了森林高度估测对比分析.实验结果表明,基于KeGBDT的回归算法在决定系数与均方根误差两方面都优于常用核函数与回归算法,可以有效减小森林高度估测模型的回归误差.
核梯度提升树 核函数方法 激光雷达 森林高度 机器学习 特征提取