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Efeitos da vegetação heterogênea no mapeamento da cobertura do dossel usando randomForest em R

Efeitos da vegetação heterogênea no mapeamento da cobertura do dossel usando randomForest em R


Tenho uma imagem de satélite com resolução de 5,8 m (LISS IV a bordo de IRS-P6, no comprimento de onda (micrômetros): 0,52 - 0,59 (banda 2), 0,62 - 0,68 (banda 3) e 0,77 - 0,86 (banda 4). A faixa cobre um região densamente arborizada no Himalaia Oriental. Meu objetivo é prever regiões de cobertura de dossel. Regiões de dossel vs. não-dossel.

Pretendo usar várias variáveis ​​preditoras à luz de: Incorporar dados de terreno para prever a cobertura do dossel usando randomForest em R e A estabilidade de modelos randomForest após aumentar as variáveis ​​preditoras.

A área coberta na minha imagem varia de 700 ma 3500 me compreende pelo menos 3 tipos de floresta, excluindo pastagens de grande altitude e outras coberturas de solo (água, rocha, etc.). Como desejo mapear a cobertura do dossel em toda a região, qual seria o conjunto ideal de dados de treinamento a ser usado?

Deve cobrir todas as classes espectrais de vegetação? Como meu objetivo é apenas o dossel, suspeito que os pontos de treinamento devam constituir uma ampla gama de tipos de copas de árvores.

Editar: deseja mapear dossel vs. não-dossel dentro das classes de cobertura do dossel (porcentagem de cobertura do dossel por pixel).

Definições: por dossel, quero dizer especificamente a área da coroa de uma posição primária. Suportes secundários com uma coroa não são o alvo.