无人机RGB影像在高寒草地狼毒入侵监测及盖度估算中的应用

作者：刘咏梅; 胡念钊; 龙永清; 王雷; 盖星华; 董幸枝

来源：中国草地学报, 2023, 45(02): 1-12.

DOI：10.16742/j.zgcdxb.20220280

• 植被指数
• 色彩变换
• 纹理滤波
• 机器学习
• 狼毒
• 盖度

有毒植物入侵对草地生态系统和生物多样性的影响日益严重，无人机遥感为毒草防治提供了快速高效的监测方法。以青藏高原危害最严重的有毒植物狼毒为研究对象，探讨基于无人机影像的高精度狼毒遥感识别及盖度估算方法。在盛花期获取典型狼毒入侵草甸的无人机RGB正射影像，结合植被指数、色彩变换和纹理滤波方法提取狼毒识别特征，通过ReliefF-VIF/Pearson二次降维筛选出6项最优特征，基于RF、SVM和ANN三种机器学习算法构建狼毒识别模型。结果表明，与原始RGB波段相比，优选特征使狼毒识别精度有效提高4%～7%。三种分类方法的分类总精度和狼毒分类精度均大于81%,基于优选特征的RF和SVM模型的分类总精度和狼毒分类精度达到91%以上，狼毒识别效果最佳。随着统计单元的增大，利用无人机RGB影像分类结果估算狼毒盖度的精度明显下降但稳定性逐渐增加，斑块尺度50～60 cm是狼毒盖度估算的最优尺度。

• 单位
  西北大学