基于无人机多源遥感数据的亚热带森林树种分类

• 作者: 姚扬 秦海明 张志明 王伟民 周伟奇
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 无人机 多源数据 机器学习分类器 树种分类
• 年，卷（期）: 2022,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 3666-3677
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb202104160991

摘要

树种多样性是生态学研究的重要内容,树木的种类和空间分布信息可有效服务于可持续森林管理。但在复杂林分条件下,获取高精度分类结果的难度大。而无人机遥感可获取局域超精细数据,为树种分类精度的提高提供了可能。基于可见光、高光谱、激光雷达等多源无人机遥感数据,探究其在亚热带林分条件下的树种分类潜力。研究发现:(1)随机森林分类器总体精度和各树种的F1分数最高,适合亚热带多树种的分类制图,其区分13种类别(8乔木,4草本)的总体精度为95.63%,Kappa系数为0.948;(2)多源数据的使用可以显著提高分类精度,全特征模型精度最高,且高光谱和激光雷达数据显著影响全特征模型分类精度,可见光纹理数据作用较小;(3)分类特征重要性从大到小排序为结构信息,植被指数,纹理信息,最小噪声变换分量。