一种基于XGBoost分类器的植被区ATL08地形数据筛选方法

本发明公开了一种基于XGBoost分类器的植被区ATL08地形数据筛选方法，包括：(S1)数据收集与准备；(S2)异常值处理；(S3)提取特征参数，构建特征向量；(S4)基于高度差的训练样本点分类；(S5)建立基于XGBoost的ATL08地形数据筛选模型；(S6)基于地形数据筛选模型的异常数据筛选。本发明解决了现有基于阈值的筛选方法无法充分考虑多种误差因素间关联、数据筛选不可靠的问题。经本发明筛选前后的地形RMSE分别为1.96m和1.14m，剔除部分的地形RMSE为2.78m，数据保留率超过60％。与未筛选的数据质量相比，精度提升率超过40％，有效识别出低质量地形数据点，提高控制样本的精度。