典型文献
基于无人机多光谱影像的荒漠草原典型物种识别
文献摘要：
[目的]准确获取草原植物物种空间分布信息是草原生态系统生物多样性监测、群落重构与生态功能维持的重要基础.及时准确获取植物物种空间分布可以为草原植物物种信息提取提供有效技术手段.[方法]文章以无人机多光谱影像为基础,分别在像元尺度和对象尺度上开展了荒漠草原典型物种的信息提取方法研究.像元尺度上先定义样本计算样本可分离性,在选择不同分类器进行分类.而对象尺度上首先进行遥感影像尺度分割研究,选出最佳分割尺度.在此基础上,提取最优特征变量,并采用阈值分类法提取植被信息.[结果]高分辨率无人机多光谱数据能够为荒漠草原物种信息提取提供有效数据基础.面向对象影像分析技术的表现最好,总体精度85.16％,Kappa系数0.71,其中短花针茅的制图精度和用户精度分别为97.6％和86％;其次是支持向量机机器学习算法,其总体精度80.40％,Kappa系数0.70,短花针茅的制图精度和用户精度分别为90.08％和76.46％;而传统最大似然分类法的识别精度较低,总体精度为74.68％,Kappa系数0.64,短花针茅的制图精度和用户精度分别为72.40和81.96.[结论]无人机多光谱数据对于集中连片分布的植被物种的识别能力较强,而对零星分布的物种的识别精度并不理想,但该文结果能够为大尺度草原植物物种识别提供一定参考.
文献关键词：
荒漠草原;典型物种;多光谱数据;面向对象影像分析;基于像元影像分析
中图分类号：
作者姓名：
那木拉;李渊;王乌云;哈斯图亚;李斐;哈申高娃
作者机构：
内蒙古农业大学草原与资源环境学院/内蒙古土壤质量与养分资源重点实验室/农业生态安全与绿色发展自治区高等学校重点实验室,呼和浩特010011;内蒙古自治区通辽市科尔沁左翼后旗自然资源局,通辽028000
文献出处：
引用格式：
[1]那木拉;李渊;王乌云;哈斯图亚;李斐;哈申高娃-.基于无人机多光谱影像的荒漠草原典型物种识别)[J].中国农业信息,2022(02):37-48
A类：
典型物种,基于像元影像分析
B类：
无人机多光谱影像,荒漠草原,原典,物种识别,草原植物,植物物种,分布信息,草原生态系统,生物多样性监测,生态功能,功能维,信息提取,有效技术,可分离性,分类器,上首,遥感影像,优特,特征变量,阈值分类,植被信息,多光谱数据,原物,有效数据,数据基础,面向对象影像分析,总体精度,Kappa,中短,短花针茅,制图精度,机器学习算法,最大似然分类法,识别精度,集中连片,植被物种,识别能力,零星,大尺度
AB值：
0.249705
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