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顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法

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采用无人机影像进行绿地信息分类时,常利用影像光谱、纹理、形状等分类特征,忽视了通过无人机影像生成点云构建的数字表面模型(Digital surface model,DSM)和数字高程模型(Digital elevation model,DEM)差异特征.基于此,提出一种顾及无人机影像点云特征的绿地信息分类方法.方法首先基于摄影测量理论对研究区无人机影像进行空三计算,并生成点云,在此基础上构建DSM、DEM和数字正射影像(Digital Orthophoto Map,DOM);然后,利用DSM和DEM模型构建地物高度差异模型(normalized Digital Surface Model,nDSM);最后,利用可见光波段差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)对DOM进行植被与非植被分类,并结合nDSM对植被进行分类.以昆明市呈贡区白龙潭公园为研究区进行绿地信息分类,Kappa系数精度达到0.862,实验表明本文的方法对城市绿地调查具有实际意义.
Vegetation information classification method considering UAV image point cloud characteristics

李佳、王明果、王云川、詹顺、段平

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云南师范大学地理学部, 昆明650500

云南省地质科学研究所, 昆明650501

云南省地矿测绘院, 昆明650218

绿地分类 无人机 可见光植被指数 点云

国家自然科学基金云南省基础研究计划云南省教育厅科学研究基金云南师范大学2021年研究生科研创新基金

419610612020FB0592021Y502YJSJJ21-B82

2022

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.05.002

生态科学
广东省生态学会 暨南大学

生态科学

CSTPCDCSCD
影响因子：0.464
ISSN：1008-8873
年,卷(期)：2022.41(5)
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