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基于无人机高光谱影像的薇甘菊分布提取研究——以云南德宏州为例

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为有效控制薇甘菊入侵,及时掌握其空间分布和动态变化,基于无人机高光谱数据,通过深度学习(DL)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等方法提取云南省德宏州微甘菊分布情况.结果表明,DL、SVM和RF等3种方法均有效实现了薇甘菊的分布提取,以DL方法的提取效果最佳,制图精度和用户精度分别为96.61％和95.00％;其次为RF方法,制图精度和用户精度分别为94.83％和91.67％;SVM方法的制图精度和用户精度分别为92.45％和81.67％.这3种方法均能很好提取薇甘菊集中分布区域,且DL和RF方法对零散分布薇甘菊的识别效果优于SVM.因此,无人机高光谱影像为薇甘菊的监测、预警和精准防治提供了支撑和依据,对保护当地生态系统安全具有重要意义.
Distribution Extraction of Mikania micrantha Based on UAV Hyperspectral Image: A Case Study in Dehong, Yunnan Province, China

刘雪莲、石雷、李宇宸、刘梦盈、姚俊、马云强、杨绪兵

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中国林业科学研究院资源昆虫研究所,昆明 650223

南京林业大学信息科学技术学院,南京 210037

华南师范大学地理科学学院,广州 510631

西南林业大学生物多样性保护学院, 昆明 650223

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薇甘菊 无人机遥感 深度学习 支持向量机 随机森林

云南省产业技术领军人才计划项目林业公益性行业科研专项经费

201504305

2021

10.11926/jtsb.4386

热带亚热带植物学报
中国科学院华南植物园,广东省植物学会

热带亚热带植物学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.627
ISSN：1005-3395
年,卷(期)：2021.29(6)
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