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基于无人机和机器学习的川西北修复沙地植被信息提取
1
作者
徐渝杰
舒向阳
+8 位作者
陶敏
孙奕函
刘唯佳
董高成
何沁
李杰
李一丁
邓良基
杨雨山
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期181-187,共7页
【目的】旨在无人机影像中提取植被信息(草本和灌木),估算植被覆盖度,用于生态修复领域反映植被长势和丰度。【方法】选取水体、灌木、草本和沙地4类地物,采用4种机器学习算法,深度学习、马氏距离、最大似然法和最小距离法进行精度对比...
【目的】旨在无人机影像中提取植被信息(草本和灌木),估算植被覆盖度,用于生态修复领域反映植被长势和丰度。【方法】选取水体、灌木、草本和沙地4类地物,采用4种机器学习算法,深度学习、马氏距离、最大似然法和最小距离法进行精度对比,选取精度最高的算法作为研究方法。【结果】4种方法得到总体精度分别为95.47%、95.14%、93.30%和71.98%,kappa系数分别为0.92、0.91、0.88和0.57。【结论】基于深度学习方法分析发现,红原沙化治理示范基地范围内灌木、草地、水体和沙地面积分别为0.09、0.14、0.04和0.32 km^(2)。该方法可以为川西北高寒修复沙地监测、研究与治理状况评价提供数据支持和一定的科学依据。
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关键词
高分辨率无人机影像
沙地植被信息提取
植物覆盖率
机器学习
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职称材料
题名
基于无人机和机器学习的川西北修复沙地植被信息提取
1
作者
徐渝杰
舒向阳
陶敏
孙奕函
刘唯佳
董高成
何沁
李杰
李一丁
邓良基
杨雨山
机构
四川农业大学资源学院
四川师范大学西南土地资源评测与监测教育部重点实验室
四川师范大学地理与资源科学学院
成都市农林科学院
仁寿蜀锦置业有限公司
出处
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期181-187,共7页
基金
四川省科技计划项目(2021JDRC0082)。
文摘
【目的】旨在无人机影像中提取植被信息(草本和灌木),估算植被覆盖度,用于生态修复领域反映植被长势和丰度。【方法】选取水体、灌木、草本和沙地4类地物,采用4种机器学习算法,深度学习、马氏距离、最大似然法和最小距离法进行精度对比,选取精度最高的算法作为研究方法。【结果】4种方法得到总体精度分别为95.47%、95.14%、93.30%和71.98%,kappa系数分别为0.92、0.91、0.88和0.57。【结论】基于深度学习方法分析发现,红原沙化治理示范基地范围内灌木、草地、水体和沙地面积分别为0.09、0.14、0.04和0.32 km^(2)。该方法可以为川西北高寒修复沙地监测、研究与治理状况评价提供数据支持和一定的科学依据。
关键词
高分辨率无人机影像
沙地植被信息提取
植物覆盖率
机器学习
Keywords
high-resolution unmanned aerial vehicle images
sandy vegetation information extraction
plant coverage
machine learning
分类号
S812 [农业科学—草业科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机和机器学习的川西北修复沙地植被信息提取
徐渝杰
舒向阳
陶敏
孙奕函
刘唯佳
董高成
何沁
李杰
李一丁
邓良基
杨雨山
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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