一种用于单株植被识别的低空无人机遥感处理方法

发布时间：2021-07-22 06:57

　　丹霞梧桐是中国丹霞山地区的稀有植被,现有针对该类梧桐植株的土地覆盖调查手段存在低效率、高风险等难点。本文利用无人机平台以及可定制的多光谱成像传感器对丹霞地区进行针对丹霞梧桐光谱特征的影像采集,并提出了基于决策树的丹霞梧桐图斑识别方法与基于冠层模板的单株定位方法,为丹霞山地区的珍稀植被自动化调查提供了一种新的数据获取方式和监测技术手段。 

【文章来源】：质量与市场. 2020,(24)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

实验区域低空无人机多光谱正射影像成果图

图1.实验区域低空无人机多光谱正射影像成果图利用本文提出的决策树分类方法，在实验区域中进行丹霞梧桐图斑提取（如图2左图所示）。在实验区域进行第二层分类区分实验区域内部植被与非植被地物时，植被图斑提取的生产精度为82.4%，用户精度为91.5%；非植被图斑提取的生产精度为92.4%，用户精度为84.0%（如表1所示）。第二层分类的总提精度为87.4%。在第二层分类成果中的植被图斑中进行第三层丹霞梧桐图斑提取时，实验区域提取植被中丹霞梧桐图斑提取的生产精度为87.0%，用户精度为67.0%，植被中非丹霞梧桐图斑提取的生产精度为64.7%，用户精度为84%，第三层的总体分类精度为75.3%。

【参考文献】：
期刊论文
[1]广东南雄丹霞梧桐自然保护区蕨类植物区系研究[J]. 梁胜,王梦楠,胡希军,陈存友,韦宝婧.  西北植物学报. 2020(07)
[2]丹霞梧桐群落特征比较研究[J]. 陈璐,周宏,王敏求,武星彤,林雪莹,张原,文亚峰.  中国野生植物资源. 2018(02)
[3]基于SVM最优决策面的决策树构造[J]. 李荣雨,程磊.  电子测量与仪器学报. 2016(03)

硕士论文
[1]基于GIS的青海湖流域典型地物光谱数据库研究[D]. 郑标.青海师范大学 2015



本文编号：3296677