首页|基于面向对象和无人机影像的黄土高原丘陵区小流域梯田提取研究

基于面向对象和无人机影像的黄土高原丘陵区小流域梯田提取研究

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
精确提取梯田对于水土保持动态监测和评价非常必要,建立黄土高原小流域梯田提取技术流程可为水土流失防治提供技术支持.以甘肃省天水市水土保持科学试验站坚家山小流域为研究区域,采用无人机影像数据,基于尺度参数评估工具以影像的纹理特征为输入层,确定最优分割尺度参数;选用光谱特征和可见光植被指数为分类特征,使用面向对象分类方法对梯田进行提取.结果表明:(1)以局部方差变化率 101 作为多尺度分割的尺度参数时,梯田边界明显,光谱、纹理和形状特征对于描绘梯田边界具有巨大的潜力;(2)采用可见光植被指数植被颜色指数(CIVE)、超绿指数(EXG)、超绿超红差分指数(EXGR)、绿蓝比值指数(GBRI)、绿红比值指数(GRRI)、归一化蓝绿差异指数(NGBDI)、可见光波段差异植被指数(VDVI)、Woebbecke指数(WI)分别作为梯田提取的分类特征,其中,EXG植被指数精度最高,梯田提取精度为 72.60%,并提出一种基于最邻近分类器以综合指数(CIVE、WI、EXG、EXGR)为分类特征,建立分类阈值的梯田提取方法,梯田提取精度为 91.20%,相较于以单植被指数的分类方法精度提高 18.60%.研究基于无人机影像的多尺度分割的面向对象方法可适用黄土丘陵区梯田的提取,尤其采用综合植被指数可以显著提高分类精度.
Extraction of Small Watershed Terraces in the Hilly Areas of Loess Plateau Through UAV Images with Object-oriented Approach

张艳超、杨海龙、信忠保、鹿琳琳

展开 >

北京林业大学水土保持学院,北京 100083

中国科学院空天信息创新研究院,北京 100094

梯田 UAV 多尺度分割 面向对象

国家自然科学基金国家自然科学基金

4217731941877539

2023

10.13870/j.cnki.stbcxb.2023.03.019

水土保持学报
中国土壤学会　中国科学院水利部水土保持研究所

水土保持学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.226
ISSN：1009-2242
年,卷(期)：2023.37(3)
  • 3
  • 9