基于无人机高光谱遥感的太行山经济林树种识别研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙一丹

作者： 孙一丹;杨晓楠;张海涛;张爱军;庞立欣;郭艳超;郭雪涛;梁欣

作者机构：

关键词： 经济林;树种识别;无人机;高光谱;支持向量机

期刊名称： 林业与生态科学

ISSN： 2096-4749

年卷期： 2024 年 39 卷 002 期

页码： 123-133

摘要： 以太行山区经济林种植区为研究对象,通过无人机高光谱遥感数据,构建不同经济林树种高光谱特征数据库,利用 CART 决策树、最大似然法(Maximum likelihood classifier,MLC)、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)等方法,获得高光谱遥感经济林树种最优识别模型.研究结果表明:(1)苹果、杏、柿、樱桃、核桃的反射峰在550 nm、750~950 nm及960 nm附近的水汽吸收带差异明显;(2)简单比值指数(SR)、类胡萝卜素反射指数2(CRI2)、绿波段指数(GRVI)等7种植被指数重要性评分大于0.05,利于经济林树种识别;(3)基于光谱特征波段、植被指数、纹理特征的组合方式通过SVM的分类效果最好,优于MLC和RF算法,总体精度(Overall accuracy,OA)达到95.11%,Kappa系数为0.915 8.综上所述,基于特征波段、植被指数、纹理特征3种特征组合并采用支持向量机(SVM)分类的识别方法,为6种树种识别的最佳识别方法.

分类号： S127

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