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基于无人机遥感的古银叶树群落健康快速诊断 预览
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作者 孙中宇 黄钰辉 +5 位作者 杨龙 王重洋 孙红斌 王佐霖 张卫强 甘先华 《热带地理》 CSCD 北大核心 2019年第4期538-545,共8页
采用无人机低空遥感与地面调查相结合的方法对邻海陆地、远海陆地和盐生沼泽生境的古银叶树群落健康进行评价,利用冠层高度、林窗特征、光合有效辐射截面比、归一化植被指数(NDVI)、氮素反射指数(NRI)、黄色波段指数(YI)以及森林健康指... 采用无人机低空遥感与地面调查相结合的方法对邻海陆地、远海陆地和盐生沼泽生境的古银叶树群落健康进行评价,利用冠层高度、林窗特征、光合有效辐射截面比、归一化植被指数(NDVI)、氮素反射指数(NRI)、黄色波段指数(YI)以及森林健康指数(FHI)等遥感指标指征古银叶树群落的健康状况。空-地结合的调查结果表明:1)盐生沼泽生境的古树由于树龄高,其树洞大且数量多,生境内生物多样性最低,邻海陆地生境的生物多样性最高。2)盐生沼泽生境的冠层高度最低;林窗面积最大,数量最少,形状复杂度最低;光合有效辐射截面比最小。以上指标在邻海陆地和远海陆地间差异不明显。NDVI、NRI、YI以及FHI的数值均表现出盐生沼泽小于远海陆地和邻海陆地的趋势,而在远海陆地和邻海陆地间的差异较小。3)无人机遥感的评价结果与地面调查结果契合度较高,客观地反映了不同生境古银叶树的健康状态。基于无人机遥感的评价体系在针对具体植物群落修改完善后,可以作为一种快速、无损和定量化的古树群落健康诊断方法。 展开更多
关键词 无人机遥感 定量化评价 快速诊断 群落健康 植被指数
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基于机器学习的深圳市坝光湿地园树种高光谱分类 预览
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作者 李丹 黄钰辉 +5 位作者 孙中宇 张卫强 甘先华 王佐霖 孙红斌 杨龙 《红外》 CAS 2019年第7期47-52,共6页
高光谱遥感数据为树种的精细识别提供了可能。为探索高光谱数据在 树种识别中的能力,本研究基于深圳市坝光古银叶树群落的8种主要树种叶片 高光谱数据,比较了6种光谱预处理方式和2种分类方法对树种分类识别精度的 影响,并基于随机森林... 高光谱遥感数据为树种的精细识别提供了可能。为探索高光谱数据在 树种识别中的能力,本研究基于深圳市坝光古银叶树群落的8种主要树种叶片 高光谱数据,比较了6种光谱预处理方式和2种分类方法对树种分类识别精度的 影响,并基于随机森林算法对不同树种识别的特征波段进行了识别。研究结果 表明,一阶导数预处理方法在分类识别中性能最好,平均分类精度为76.65%;随机森林回归方法较支持向量回归算法的性能好,模型平均分类识别精度为 73.07%。从混淆矩阵可以看出,多毛茜草、银柴、阴香易错分为假萍婆,鸭脚 木与银柴易错分,银叶树和细叶榕易错分。400nm、495nm、615~675nm、 835nm、915~975nm、1035~1065nm、1085~1135nm、1265~1275nm、1425 ~1535nm、2040nm、2100~2270nm、2430nm附近的光谱数据与8个树种分 类识别有密切关系。 展开更多
关键词 机器学习 树种分类 高光谱 叶片
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