基于数码相机的草地植被盖度测量方法对比研究

• 作者: 巴图娜存 徐芝英 胡云锋 陈祖刚
• 来源期刊: 草业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 数字照相 草地 覆盖度 方法 精度
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 20-27
• 页数: 8页
• 分类号: S812-05
• 字数: 5545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11686/cyxb20140603

摘要

草地植被盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。在草地植物群落野外调查中，可以利用数码相机拍摄草地样方照片，而后在室内利用图像处理软件进行自动或半自动的植被盖度测量。随着移动智能设备（如 iPhone／iPAD 或各类 Android Phone／PAD）的快速发展和普及，野外实时获取草地样方照片，同步计算草地植被盖度，并与有关遥感反演参数产品作校验对比分析，将成为未来地学移动测量和研究的重要方向。本研究在总结梳理既有利用数码相机识别植被盖度方法的基础上，设计了低覆盖、中低覆盖、中等覆盖、中高覆盖、高覆盖5种不同植被盖度情景，以及从早上6：00到下午6：00、每隔2 h 一次、全天共7次不同光照环境下的照相方案。继而以 Photoshop 人工勾勒和测算方法为基准，选择 RGB 阈值法、RGB 决策树法、HSV 判别法3种自动测量方法开展对比研究。测量结果的对比分析表明，草地盖度变化对 RGB 阈值法和 HSV 判别法的盖度识别精度无明显规律性影响，RGB 决策树的盖度识别精度随着草地盖度的增加而增加；光照强度越强，RGB 阈值法和 HSV 判别法对同一草地样方估算的盖度值越小，RGB 决策树法估算的盖度值随光照强度的变化没有固定的规律。总体上讲，RGB阈值法和 HSV 判别法的识别精度较高，RGB 决策树法误判率较高，但后者可以识别出非绿色的植物茎、花朵。最后提出了在现有绿色植被像元识别方法的基础上，结合边缘检查算法等图形像素的统计学特征分析方法，能进一步提高草地植被盖度测量的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡云锋	中国科学院地理科学与资源研究所	70	1446	23.0	36.0
2	陈祖刚	中国科学院地理科学与资源研究所	5	40	3.0	5.0
6	巴图娜存	中国科学院地理科学与资源研究所	3	37	3.0	3.0
7	徐芝英	中国科学院地理科学与资源研究所	4	101	3.0	4.0