森林工程

作者：王晓红,辛守英,张薇,焦琳琳

单位：；^1.华北理工大学 矿业工程学院，河北 唐山，063210<br/>^2.河北省矿区生态修复产业技术研究院，河北 唐山，063210<br/>^3.河北省矿山绿色智能开采技术创新中心，河北 唐山，063210<br/>^4.河北省地质工程勘查院，河北 保定，071051<br/>^5.河北水利电力学院，河北 沧州，061001；

关键词：PCA-BO-CNN模型,塞罕坝林场,人工林,遥感技术,树种识别

基金：中央引导地方科技发展资金项目(246Z5901G);河北省自然科学基金青年基金(D2019209322);唐山市科技局应用基础研究计划(20130202b);华北理工大学博士专项经费(BS201818)

为探究基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）下贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法（PCA-BO-CNN）模型对人工林树种识别的方法，以提高遥感技术在人工林树种识别中的准确率和鲁棒性。以塞罕坝机械林场为研究区域，利用Sentinel-1遥感数据、Sentinel-2遥感数据、数字高程模型（digital Elevation Model，DEM）数据及森林资源二类调查数据和PCA-BO-CNN算法模型结合，并与其他不同算法模型对比分析，以提高人工林树种识别的准确性。结果表明，1）相比PCA算法处理前，PCA算法处理后多源数据特征的PCA1—PCA39共计39个特征的标准差和特征间的区分性明显提升。因此，PCA算法处理有利于提升对华北落叶松、白桦、樟子松、蒙古栎和云杉主要优势树种及非林地的识别精度；2）在PCA算法处理前，BO-随机森林（random forest，RF）算法模型对主要优势树种及非林地识别的总体准确度（OA）和Kappa系数精度，分别为81.87%，0.754 5。在PCA算法处理后，PCA-BO-CNN算法模型对主要优势树种及非林地识别的OA和Kappa系数精度相对提高，分别为83.10%，0.770 3；3）相比PCA算法处理前的BO-RF算法模型，PCA算法处理后的PCA-BO-CNN算法模型对塞罕坝林场主要优势树种及非林地识别的调和平均数（F1）、OA和Kappa系数的整体精度相对较高。具体，相比BO-RF算法模型PCA-BO-CNN算法模型的OA提升了1.24%，且相比PCA算法处理前PCA-BO-CNN算法模型OA提升了3.71%。与其他算法模型相比，基于PCA-BO-CNN算法模型的人工林树种识别方法具有很强的准确性和鲁棒性，为掌握塞罕坝林场人工林的树种分布，进而了解森林碳储量、森林对气候变化的响应、制定碳减排政策以及推动森林可持续发展提供重要的理论依据。

来源：2025年第2期

《森林工程》期刊编辑部

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