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基于地基可见光图像的喀斯特典型植被长势监测

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生态观测试验站为喀斯特典型脆弱生态区植被生长监测提供了高通量冠层拍摄图像,但目前鲜见有关喀斯特地区裸岩和植被混杂下垫面植被提取的研究报道.利用石漠化生态观测试验站获取的植被冠层RGB图像,研究喀斯特植被适用分割算法和长势监测模型,为基于地基冠层可见光图像的植被监测提供技术支持.结果表明:①基于颜色空间、颜色通道非线性组合、机器学习3种算法对喀斯特地区浅绿色植被的区分度均较高,但对裸岩和深绿色植被区分度有明显差异.晴天强光和阴天弱光条件下3种分割方法对植被分割效果差异明显,机器学习算法分割效果最优,阴天弱光条件准确率超过80％,晴天强光条件下可超过90％.②基于RGB图像反演的可见光植被指数GLA、NDYI、NGRDI和VARI所反映的植被长势变化趋势相似,但NDYI对植被长势差异响应更敏感.复合正弦函数可以较好地模拟4种可见光植被指数的逐日动态变化特征,且对NGRDI变化趋势模拟精度最高(R2=0.830).
Characteristic of Typical Vegetation Growth in Karst Area based on Ground-based Visible Images

Image segmentationVisible light imageKarst areaVegetation growthRocky desertification

陈燕丽、房世波、莫建飞、刘志平

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广西壮族自治区气象科学研究所,广西 南宁 530022

中国气象科学研究院生态与农业气象研究所,北京 100081

图像分割 可见光图像 喀斯特 植被长势 石漠化

广西科技厅重点研发项目广西科技厅重点研发项目广西科技厅重点研发项目基本科研业务费重点项目

桂科AB20159022桂科AB21238010桂科AB172920512019Z010

2023

10.11873/j.issn.1004-0323.2023.2.0518

遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
年,卷(期)：2023.38(2)
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