【摘 要】
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对湿地植被进行分类可以了解植被的空间分布,观察植被的生存状况,保护生态物种群落,监测生态环境。过去分类数据的主要来源为卫星遥感影像,但受卫星遥感影像的周期性和低分辨率的影响,导致无法对植被进行实时和精细的分类。近年来随着无人机遥感技术的不断成熟,可以实时获取更高分辨率的遥感影像,使得较大范围的精准植被分类与监测成为可能。本文针对以上问题开展研究,主要的研究内容和成果如下:针对湿地植被分类精度不高等
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对湿地植被进行分类可以了解植被的空间分布,观察植被的生存状况,保护生态物种群落,监测生态环境。过去分类数据的主要来源为卫星遥感影像,但受卫星遥感影像的周期性和低分辨率的影响,导致无法对植被进行实时和精细的分类。近年来随着无人机遥感技术的不断成熟,可以实时获取更高分辨率的遥感影像,使得较大范围的精准植被分类与监测成为可能。本文针对以上问题开展研究,主要的研究内容和成果如下:针对湿地植被分类精度不高等问题,本文对有、无纹理特征湿地植被分类方案进行研究。经过分析后提取出湿地植被的光谱特征、空间几何特征、纹理特征和指数特征,提出了RF-JBh算法对湿地植被特征进行优选。最终经过实验表明,使用无纹理特征分类方案可以将较大研究范围内的湿地植被简单进行区分,其中支持向量机分类算法分类精度最高,总体精度为85.37%,Kappa系数为0.828。使用有纹理特征分类方案对湿地植被进行分类,可以有效提高分类算法的分类精度,但算法运行时间有所增加,同样是支持向量机分类算法分类精度最高,总体精度达到90.19%,Kappa系数达到0.912。针对同科不同属互花米草与芦苇两种植被分类精度不高、误分情况明显等问题,本文重新对这两种植被的特征进行了分析与提取,提出了物候特征分类方案。经过研究选取了三个不同实验区域,分别对互花米草与芦苇进行分类,实验结果表明,物候特征分类方案下互花米草的PA值增加了14.34%,UA值增加了13.35%,芦苇的PA值增加了15.53%,UA值增加了6.3%。使用物候特征可以将互花米草与芦苇两种同科不同属湿地植被精准识别出来,在使用相同分类算法和特征参数的条件下,可以明显降低互花米草错分成芦苇的机率,提高分类精度。该论文有图24幅,表16个,参考文献75篇。
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