Forest Vertical Structure Mapping from Bi-Seasonal Sentinel-2 Images and UAV-Derived DSM Using Random Forest, Support Vector Machine, and XGBoost

윤영웅; 정형섭

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤영웅 (서울시립대학교) 정형섭 (서울시립대학교)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제40권 제2호

발행연도: 2024.4

수록면: 123 - 139 (17page)

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Forest vertical structure is vital for comprehending ecosystems and biodiversity, in additionto fundamental forest information. Currently, the forest vertical structure is predominantly assessed viaan in-situ method, which is not only difficult to apply to inaccessible locations or large areas but alsocostly and requires substantial human resources. Therefore, mapping systems based on remote sensingdata have been actively explored. Recently, research on analyzing and classifying images using machinelearning techniques has been actively conducted and applied to map the vertical structure of forestsaccurately. In this study, Sentinel-2 and digital surface model images were obtained on two different datesseparated by approximately one month, and the spectral index and tree height maps were generatedseparately. Furthermore, according to the acquisition time, the input data were separated into cases 1 and2, which were then combined to generate case 3. Using these data, forest vetical structure mapping modelsbased on random forest, support vector machine, and extreme gradient boost (XGBoost) were generated. Consequently, nine models were generated, with the XGBoost model in Case 3 performing the best, withan average precision of 0.99 and an F1 score of 0.91. We confirmed that generating a forest verticalstructure mapping model utilizing bi-seasonal data and an appropriate model can result in an accuracyof 90% or higher.

#Forest vertical structure #Bi-seasonal analysis #Support vector machine #Extreme gradient boost #Random forest

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