基于多光谱UAV影像的树种识别

摘要：

为探究多光谱无人机影像应用于树种信息提取的可行性,本文以滇中典型森林植被为研究对象,基于多光谱无人机(UAV)获取多波段影像,提取5种植被指数,并以灰度共生矩阵(GLCM)最佳参数提取纹理特征;然后通过不同特征组合设计7组试验,分别使用最大似然法(MLC)和支持向量机(SVM)进行树种识别.结果表明:所选特征可用于树种识别,其中引入纹理特征可明显提高识别精度,MLC与SVM的总体精度(OA)和Kappa系数分别为97.70％、98.59％和0.95、0.97;在提取方法上,SVM精度整体优于MLC;以Red-edge波段代替Red波段的遥感特征NDVI'未明显改善树种识别精度.研究以多光谱无人机影像为基础,探索了不同特征对树种识别的效果,发现采用SVM结合最佳参数提取的纹理特征,识别精度最优,为森林树种的准确提取及森林资源遥感监测提供借鉴.

关键词：树种识别、多光谱无人机、支持向量机、最大似然法

分类号：S771.8(森林工程、林业机械)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39