【摘 要】
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针对目前林业部门人工调查树种存在效率低、成本高等问题,采用无人机遥感技术进行树种分类识别,提高树种调查效率,辅助林业管理部门进行林木种植结构分析、病虫害防治等工作。利用无人机获取矮冬青、三球悬铃木、马尾松和紫叶李的冠层红绿蓝（red-green-blue,RGB）可见光影像,进行数字表面模型（digital surface model,DSM）特征图像提取,通过色彩空间转换提高树种间颜色差异;应用
【机 构】
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山东理工大学农业工程与食品科学学院
【基金项目】
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山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费（鲁政办字[2018]27号）； 淄博市重点研发计划（校城融合类）生态无人农场研究院项目（2019ZBXC200）； 山东省农业重大应用技术创新项目（SD2019ZZ019）；
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针对目前林业部门人工调查树种存在效率低、成本高等问题,采用无人机遥感技术进行树种分类识别,提高树种调查效率,辅助林业管理部门进行林木种植结构分析、病虫害防治等工作。利用无人机获取矮冬青、三球悬铃木、马尾松和紫叶李的冠层红绿蓝（red-green-blue,RGB）可见光影像,进行数字表面模型（digital surface model,DSM）特征图像提取,通过色彩空间转换提高树种间颜色差异;应用最优尺度分割,以纹理特征、颜色特征及几何特征为分类特征参数,优选最佳分类特征集,以期实现无人机可见光影像的树种分类。结果表明,DSM与RGB特征融合图像提取树种的精度较高,可见光影像分类总精度为91.58%,Kappa系数为0.89;特征融合图像分类总精度为98.27%,Kappa系数为0.98。研究提出的特征融合图像结合面向对象分类方法实现了可见光影像的树种分类,为实现树种计数、统计、分类提供数据参考。
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