摘要
古树群具备十分重要的科研、文化和生态价值。近50年来，由于气候变化加剧，加之人为活动的干扰，古树普遍出现树势衰退、枯稍、树干空腐、病虫害等问题，古树健康管理的重要性日益突出。加强对古树（群）的健康监测，及时发现和掌握古树健康状况动态，已成为古树健康管理的重中之重。黄帝陵景区侧柏（Platycladus orientalis L.）古树群占地 160 公顷，是目前已知的全世界面积最大、最古老、保护最完整的人工种植古柏群。本研究以黄帝陵景区侧柏古树群为对象，采用地面调查与无人机遥感影像解译，完成该区域立地类型划分和侧柏古树群分布及数量调查；在对侧柏古树群分布中心区域 142 株古树健康状况实地调查基础上，结合无人机多光谱遥感影像，利用SVM、RF和NB模型选择构建古树健康评价最佳模型；引入树冠面积及坡向变量，提高健康评价精度；利用标记分水岭算法分割中心区域古树群，实现该区域侧柏古树群健康状况快速评价，并研究古树群健康状况空间分布格局。主要研究结论如下： （1）黄帝陵景区大型侧柏古树数量27509株。 （2）利用 Boruta 算法对 95 个变量进行特征筛选，共筛选出 3 个植被指数（NDVIredge、RBNDVI和NDGI）和1个纹理特征指数（3×3窗口下的冠层DSM均值）。 （3）在选用的3种模型中，NB模型精度最高，其次是RF模型和SVM模型。引入树冠面积和坡向变量后，所有模型的精度都得到显著提高，改良后的RF（A-RF）精度最高，达75%和0.571。 （4）利用标记分水岭算法对黄帝陵园周围中心区域进行树冠分割，准确度为88.19%，分割出古树2595株，健康古树有1125株，衰退有1121株，极度衰退有349株。 综上所述，采用无人机遥感技术，实现了对古树数量和健康状况的快速统计和诊断，黄帝陵侧柏古树群中有大型古树 27509 株，建立起的侧柏古树群健康状况评价技术体系，精度为75%。
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