【摘 要】
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为了精准监测沙丘-草甸相间地区景观尺度典型地类植被覆盖度动态变化,利用无人机获取的多时相高清RGB正射影像,构建了植被覆盖度提取U型神经网络深度学习模型,并对提取的植被覆盖度进一步分析了其在生长期(5—10月)的变化特征及对环境因子的响应。结果表明:(1)构建的植被覆盖度提取模型精确度较高,训练集准确率为0.82,验证集准确率为0.86,可高效、便捷地提取不同地貌、复杂生境的植被覆盖度;(2)在植
【机 构】
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内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古农业大学内蒙古自治区水资源保护与利用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51620105003,51809141),内蒙古自治区自然科学基金项目(2018ZD05,2018BS05001),教育部创新团队发展计划项目(IRT17R60),科技部重点领域科技创新团队项目(2015RA4013),内蒙古农业大学高层次人才科研启动金项目(NDYB2017-24),内蒙古自治区草原英才产业创新创业人才团队项目,内蒙古农业大学寒旱区水资源利用创新团队项目(
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为了精准监测沙丘-草甸相间地区景观尺度典型地类植被覆盖度动态变化,利用无人机获取的多时相高清RGB正射影像,构建了植被覆盖度提取U型神经网络深度学习模型,并对提取的植被覆盖度进一步分析了其在生长期(5—10月)的变化特征及对环境因子的响应。结果表明:(1)构建的植被覆盖度提取模型精确度较高,训练集准确率为0.82,验证集准确率为0.86,可高效、便捷地提取不同地貌、复杂生境的植被覆盖度;(2)在植被生长期内,半流动沙丘、农田和草甸组合、半固定沙丘、固定沙丘的植被覆盖度随时间呈单峰趋势变化,8月达到峰
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