首页|基于无人机可见光影像的红树林冠层群落识别

基于无人机可见光影像的红树林冠层群落识别

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
为快速准确地监测红树林群落类型和分布,获得无人机影像在高精度红树林群落制图中的应用方法,使用无人机获取海南省澄迈县富力湾红树林国家级湿地公园的高空间分辨率(5 cm)可见光影像,应用面向对象分类和最优分割算法提取红树林冠层边界,使用可见光波段差异植被指数和随机森林分类算法识别红树林冠层群落.研究结果表明:面向对象的随机森林红树林群落分类中,选用最优分割尺度和适宜的随机森林算法特征和参数能够提高红树林群落分类精度,最终分类结果总体精度达89.09％,Kappa系数为0.87.该方法适合高精度、小尺度的红树林群落制图,能够及时、准确地监测红树林群落变化.因此,无人机可见光影像在红树林的监测与管理中有广阔的应用前景.
Identification of mangrove canopy species based on visible unmanned aerial vehicle images

闻馨、贾明明、李晓燕、王宗明、钟才荣、冯尔辉

展开 >

吉林大学地球科学学院, 吉林 长春130061

中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室, 吉林 长春130102

国家地球系统科学数据中心, 北京100101

海南东寨港国家级自然保护区管理局, 海南 海口571129

展开 >

无人机 可见光影像 红树林冠层群落 随机森林分类 最优分割尺度

国家科技部基础资源调查专项吉林省自然科学基金

2017FY10070620200201048JC

2020

10.13324/j.cnki.jfcf.2020.05.005

森林与环境学报
福建农林大学

森林与环境学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.964
ISSN：2096-0018
年,卷(期)：2020.40(5)
  • 14
  • 13