基于无人机影像的边坡植物物种分类

发布时间：2023-04-16 22:06

　　无人机的出现,给生态调查带来关键性革新。而使用无人机进行生态调查,植物遥感分类是关键,基于平地的无人机植物物种分类创新运用于边坡,使用可见光正射影像联合nDSM(normalized digital surface model,归一化数字表面模型)对边坡植物物种进行分类。结果表明,边坡样地的分类的精度达85%,自然样地达84%,与没有加入nDSM的分类结果对比,边坡、自然样地分类精度分别增加了32%和16%。在边坡条件下可见光正射影像与nDSM结合,可大幅度提升边坡植物物种分类精细度。

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【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 试验地概况
    1.2 地面调查
    1.3 试验器材
        1.3.1 自组无人驾驶飞机
        1.3.2 地面站
    1.4 航摄方法
    1.5 三维重建方法
2 结果与分析
    2.1 插值法获取真实株高数据
    2.2 训练样本
    2.3 分类器
    2.4 分类结果
    2.5 精度检验
3 结论与讨论
    3.1 结论
    3.2 讨论



本文编号：3791970