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基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究
摘要：
本文基于KNN-FIFS模型，结合遥感技术，对内蒙古根河森林的郁闭度进行了估测。首先使用最大似然法对遥感影像进行分类，提取出森林区域，并进行TasseledCap变换，获取森林的植被指数，然后使用KNN算法对样本进行分类。在此基础上，采用FIFS特征选择算法，选取最优特征集合，进一步提高模型的准确性。实验结果表明，本文提出的KNN-FIFS模型在内蒙古根河森林郁闭度的估测方面具有较高的准确性和可靠性。
关键词：KNN-FIFS；遥感技术；森林郁闭度；特征选择；最大似然法
引言：
森林郁闭度是森林资源调查、管理和保护的重要指标之一，其对于森林生态系统的平衡和健康具有重要意义。传统的郁闭度测定方法需要在实地进行大量复杂工作，耗费时间和精力，并且没有能够覆盖全区域的准确性。因此，利用遥感技术对森林郁闭度进行估测具有重要的意义和应用价值。
本文提出了基于KNN-FIFS模型的森林郁闭度遥感估测方法。该模型结合了KNN算法和FIFS特征选择算法，能够有效地提高估测的准确性和可靠性。实验结果表明，本文所提出的方法具有较高的准确性和可靠性，并且能够有效地应用于内蒙古根河森林郁闭度的估测。
材料与方法：
1.数据获取和预处理
本文使用了Landsat8OLI遥感影像数据，包括6个波段（B2,B3,B4,B5,B6,B7），分辨率为30m。首先利用ENVI软件对影像进行了大气校正和大气校正，然后使用最大似然法对影像进行分类，提取出森林区域，并进行TasseledCap变换，获取森林的植被指数。
2.KNN算法的实现
KNN算法是一种有监督学习算法，可以根据已知数据进行分类预测。本文使用KNN算法对样本进行分类，以获取森林郁闭度的估测值。在实际操作中，根据植被指数的特征值，选取样本点，并根据相应的特征值计算它们之间的距离，找到与待分类样本距离最近的k个样本，根据这k个样本的标签进行加权平均，即可得到待分类样本的分类标签。
3.FIFS算法的实现
FIFS算法是一种特征选择算法，能够自动地选择最优的特征集合。在本文中，我们使用FIFS算法对样本的特征进行选择，以选取最优的特征集合，进一步提高模型的准确性。具体操作步骤为：首先从n个特征中任选一个作为初始最优特征；然后从n-1个特征中选取一个添加到当前的特征集合中，得到一个新的特征集合；接着根据这个新的特征集合来计算KNN分类器的准确性，如果准确性有提高，就更新最优特征集合。不断重复以上步骤，直至选出最优的特征集合。
结果与分析：
本文采用上述方法，对内蒙古根河森林的郁闭度进行估测。实验结果表明，使用KNN算法和FIFS特征选择算法能够有效地提高估测的准确性和可靠性。具体表现为，在不同的k值下，本文所提出的模型都能够获得较高的分类准确率，而且随着特征数量的增加，模型的准确率也有所提高。同时，使用FIFS算法能够进一步提高模型的准确性，其所选取的最优特征集合能够有效地减少特征的冗余性和噪声。
结论：
本文提出的基于KNN-FIFS模型的森林郁闭度遥感估测方法可以减少实地测量的工作量，并且能够实现全区域的快速准确估测。实验结果表明，该模型具有较高的准确性和可靠性，并且能够有效地应用于内蒙古根河森林郁闭度的估测。在以后的研究中，我们将进一步优化该模型，并且扩大应用范围，以满足不同地区和不同类型的森林郁闭度估测需求。