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基于无人机遥感的多特征组矿区草本植物地上生物量反演

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植被地上生物量可作为评价矿山生态修复地生态功能的重要指标，为实现对修复地地上植被生物量快速、准确的预测，以安徽省铜陵市铜官山矿区草本植物地上生物量为研究对象，将无人机高分辨率多光谱影像作为数据源，提取了单波段光谱反射率、植被指数两种光谱特征以及各波段纹理特征变量，并利用高精度DEM(digital elevation model)生成地形特征，再先后使用灰色关联法和熵权法对光谱特征和纹理特征分别进行筛选，进而将筛选出的特征变量和地形特征变量分为光谱特征组和多特征组。采用反向传播神经网络(back propagation neural network，BPNN)、卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)以及Elman神经网络3种机器学习算法分别构建基于光谱特征组和多特征组的生物量预测模型，比选精度较高的矿区草本植物地上生物量反演模型。结果表明，在光谱特征基础上引入纹理特征和地形特征后3种反演模型精度都有相应程度提高，其中，基于多特征组构建的BPNN模型表现出最优性能，其决定系数(R2)为0。841，均方根误差为11。813 g·m-2，并同时对3种模型进行交叉验证，进一步证明了基于多特征组的BPNN模型更加稳定，反演精度最优。然后，采用最优反演模型对研究区域内植被生物量进行分级评估，结果显示区内生物量集中于20～40 g·m-2，研究区域内植被生物量整体偏低。研究结果可为矿区草本植物生物量反演研究提供理论支持。
Inversion of herbage aboveground biomass in a multi-feature group mining area based on UAV remote sensing

multispectral UAV datamultiple independent variablesbiomass inversionneural networkvegetation indexherbaceous plantsmachine learning

俞静、张世文、芮婷婷、李唯佳、蔡慧珍

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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院, 安徽淮南 232001

矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室, 安徽淮南 232001

矿山环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心,安徽淮南 232001

安徽理工大学地球与环境学院, 安徽淮南 232001

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无人机多光谱 多特征变量 生物量反演 神经网络 植被指数 草本植物 机器学习

安徽省自然资源科技项目国家重点研发计划安徽理工大学研究生创新基金

2020-K-82021XJKK0202022CX2166

2024

10.11829/j.issn.1001-0629.2023-0005

草业科学
中国草原学会 兰州大学草地农业科技学院

草业科学

CSTPCD北大核心
影响因子：0.854
ISSN：1001-0629
年,卷(期)：2024.41(1)
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