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基于多類型無人機(jī)數(shù)據(jù)的紅樹林遙感分類對(duì)比

劉凱; 龔輝; 曹晶晶; 朱遠(yuǎn)輝 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院//廣東省公共安全與災(zāi)害工程技術(shù)研究中心//廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 廣州510275; 廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院公共安全地理信息分析中心; 廣州510006
  • 無人機(jī)
  • 遙感
  • 紅樹林
  • 隨機(jī)森林分類
  • 面向?qū)ο蠓诸?/li>

摘要:使用固定翼無人機(jī)、消費(fèi)級(jí)旋翼無人機(jī)和專業(yè)級(jí)旋翼無人機(jī)獲取廣東珠海淇澳島紅樹林保護(hù)區(qū)多類型無人機(jī)遙感影像,使用基于面向?qū)ο蠓诸惖腒-最近鄰與隨機(jī)森林分類器對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行紅樹林樹種精細(xì)分類和對(duì)比分析,并探討了不同類型無人機(jī)平臺(tái)在紅樹林資源調(diào)查應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)果表明:1)固定翼無人機(jī)、消費(fèi)級(jí)旋翼無人機(jī)和專業(yè)級(jí)旋翼無人機(jī)數(shù)據(jù)使用K-最近鄰法的分類精度分別為:73.8%、72.8%和79.7%;使用隨機(jī)森林法的分類精度分別為:81.1%、84.8%和89.3%。3種平臺(tái)類型的無人機(jī)數(shù)據(jù)均適用于紅樹林精細(xì)分類研究,對(duì)于無人機(jī)紅樹林遙感數(shù)據(jù),隨機(jī)森林的分類方法優(yōu)于K-最近鄰方法。2)以拍攝面積與用時(shí)之比估算采集效率,固定翼無人機(jī)、消費(fèi)級(jí)旋翼無人機(jī)和專業(yè)級(jí)旋翼無人機(jī)分別為0.036、0.013和0.003 km2/mmo固定翼無人機(jī)的采集效率具有明顯優(yōu)勢(shì)。3)固定翼無人機(jī)適合大范圍紅樹林?jǐn)?shù)據(jù)采集,要求較高;消費(fèi)級(jí)旋翼無人機(jī)適于獲取小范圍精細(xì)數(shù)據(jù),成本低且易學(xué)易用;專業(yè)級(jí)旋翼無人機(jī)適合搭載質(zhì)量稍大的如成像光譜儀、LiDAR等專業(yè)傳感器獲取多源數(shù)據(jù)。最后給出了無人機(jī)在紅樹林遙感研究中的注意事項(xiàng)和建議。

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熱帶地理

  • 預(yù)計(jì)1-3個(gè)月 預(yù)計(jì)審稿周期
  • 1.38 影響因子
  • 科學(xué) 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:廣東省科學(xué)院;主辦單位:廣東省科學(xué)院廣州地理研究所

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