【摘 要】
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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
【机 构】
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北京工业大学信息学部,国家林业和草原局调查规划设计院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61873008),北京市自然科学基金资助项目(4182008)。
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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
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