论文摘要
以位于中国科学院内蒙古草原生态研究定位站灌丛化样地实验平台为研究区,基于低空无人机遥感影像,结合实地调查,开展草原灌丛遥感辨识方法研究。通过对灌丛、草地和裸地归一化植被指数（NDVI）的方差统计分析,确定了裸地与植被的分割阈值为-0.08,并使用该阈值提取植被覆盖区,然后分别利用面向对象的决策树（DT）、贝叶斯（Bayes）、K最邻近（KNN）、支持向量机（SVM）机器学习分类器进行灌丛辨识。研究表明:借助Estimation of Scale Parameter（ESP）最优分割尺度评价工具可以快速确定分割参数,获取灌丛、草地影像对象;利用特征空间优化工具选取了18个的对象特征,可以有效避免盲目选择而导致的计算量增大;通过对不同分类器分类结果的对比和样本数量敏感性实验得出:Bayes分类器精度稳定、无需设置参数,灌丛分类精度最高,总体精度和Kappa系数分别达到92%和0.83,结果与影像地物嵌合最好,能够精确识别单株灌丛;根据Bayes分类器分类结果统计得研究区灌丛盖度为14.74%,平均冠幅为0.6 m2,与样方调查结果基本一致。由于4种分类器的算法特征以及对训练样本数量的敏感性各不相同,因此选择合适的分类器还需根据具体影像的地物特征、空间分辨率和研究区范围来确定。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张顺,赵玉金,白永飞,杨龙,孙中宇
关键词: 灌丛化,低空无人机,遥感辨识,面向对象,机器学习
来源: 热带地理 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,畜牧与动物医学,自动化技术
单位: 山东科技大学,中国科学院植物研究所,广州地理研究所
基金: 中国科学院STS项目(KFJ-STS-ZDTP-036),国家重点研发计划:京津冀风沙源区沙化土地治理关键技术研究与示范(2016YFC0500804),基于生理性状的草地物种多样性遥感监测方法研究(41801230)
分类号: S812;TP79
DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003147
页码: 512-520
总页数: 9
文件大小: 2827K
下载量: 321
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