一種用于單株植被識別的低空無人機遙感處理方法
發(fā)布時間:2021-07-22 06:57
丹霞梧桐是中國丹霞山地區(qū)的稀有植被,現(xiàn)有針對該類梧桐植株的土地覆蓋調(diào)查手段存在低效率、高風(fēng)險等難點。本文利用無人機平臺以及可定制的多光譜成像傳感器對丹霞地區(qū)進行針對丹霞梧桐光譜特征的影像采集,并提出了基于決策樹的丹霞梧桐圖斑識別方法與基于冠層模板的單株定位方法,為丹霞山地區(qū)的珍稀植被自動化調(diào)查提供了一種新的數(shù)據(jù)獲取方式和監(jiān)測技術(shù)手段。
【文章來源】:質(zhì)量與市場. 2020,(24)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
實驗區(qū)域低空無人機多光譜正射影像成果圖
圖1.實驗區(qū)域低空無人機多光譜正射影像成果圖利用本文提出的決策樹分類方法,在實驗區(qū)域中進行丹霞梧桐圖斑提。ㄈ鐖D2左圖所示)。在實驗區(qū)域進行第二層分類區(qū)分實驗區(qū)域內(nèi)部植被與非植被地物時,植被圖斑提取的生產(chǎn)精度為82.4%,用戶精度為91.5%;非植被圖斑提取的生產(chǎn)精度為92.4%,用戶精度為84.0%(如表1所示)。第二層分類的總提精度為87.4%。在第二層分類成果中的植被圖斑中進行第三層丹霞梧桐圖斑提取時,實驗區(qū)域提取植被中丹霞梧桐圖斑提取的生產(chǎn)精度為87.0%,用戶精度為67.0%,植被中非丹霞梧桐圖斑提取的生產(chǎn)精度為64.7%,用戶精度為84%,第三層的總體分類精度為75.3%。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]廣東南雄丹霞梧桐自然保護區(qū)蕨類植物區(qū)系研究[J]. 梁勝,王夢楠,胡希軍,陳存友,韋寶婧. 西北植物學(xué)報. 2020(07)
[2]丹霞梧桐群落特征比較研究[J]. 陳璐,周宏,王敏求,武星彤,林雪瑩,張原,文亞峰. 中國野生植物資源. 2018(02)
[3]基于SVM最優(yōu)決策面的決策樹構(gòu)造[J]. 李榮雨,程磊. 電子測量與儀器學(xué)報. 2016(03)
碩士論文
[1]基于GIS的青海湖流域典型地物光譜數(shù)據(jù)庫研究[D]. 鄭標(biāo).青海師范大學(xué) 2015
本文編號:3296677
【文章來源】:質(zhì)量與市場. 2020,(24)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
實驗區(qū)域低空無人機多光譜正射影像成果圖
圖1.實驗區(qū)域低空無人機多光譜正射影像成果圖利用本文提出的決策樹分類方法,在實驗區(qū)域中進行丹霞梧桐圖斑提。ㄈ鐖D2左圖所示)。在實驗區(qū)域進行第二層分類區(qū)分實驗區(qū)域內(nèi)部植被與非植被地物時,植被圖斑提取的生產(chǎn)精度為82.4%,用戶精度為91.5%;非植被圖斑提取的生產(chǎn)精度為92.4%,用戶精度為84.0%(如表1所示)。第二層分類的總提精度為87.4%。在第二層分類成果中的植被圖斑中進行第三層丹霞梧桐圖斑提取時,實驗區(qū)域提取植被中丹霞梧桐圖斑提取的生產(chǎn)精度為87.0%,用戶精度為67.0%,植被中非丹霞梧桐圖斑提取的生產(chǎn)精度為64.7%,用戶精度為84%,第三層的總體分類精度為75.3%。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]廣東南雄丹霞梧桐自然保護區(qū)蕨類植物區(qū)系研究[J]. 梁勝,王夢楠,胡希軍,陳存友,韋寶婧. 西北植物學(xué)報. 2020(07)
[2]丹霞梧桐群落特征比較研究[J]. 陳璐,周宏,王敏求,武星彤,林雪瑩,張原,文亞峰. 中國野生植物資源. 2018(02)
[3]基于SVM最優(yōu)決策面的決策樹構(gòu)造[J]. 李榮雨,程磊. 電子測量與儀器學(xué)報. 2016(03)
碩士論文
[1]基于GIS的青海湖流域典型地物光譜數(shù)據(jù)庫研究[D]. 鄭標(biāo).青海師范大學(xué) 2015
本文編號:3296677
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