基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究

论文摘要

目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCognition Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型（DSM）和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。

论文目录

• 1 引言
• 2 研究区概况与数据源
•   2.1 研究区概况
•   2.2 无人机影像获取与处理
• 3 研究方法
•   3.1 影像多尺度分割
•     3.1.1 多尺度分割原理
•     3.1.2 影像分割参数确定
•   3.2 特征变量选择
•   3.3 随机森林算法原理
•   3.4 随机森林算法调试及影像分类
• 4 结果分析与精度验证
•   4.1 结果分析
•   4.2 精度验证
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 耿仁方,付波霖,蔡江涛,陈晓雨,蓝斐芜,余杭洺,李青逊

关键词: 无人机遥感,面向对象,随机森林,多尺度迭代分割,特征选择,岩溶湿地,植被识别

来源: 地球信息科学学报 2019年08期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 桂林理工大学测绘地理信息学院,南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京信息工程大学地理科学学院,桂林理工大学土木与建筑工程学院

基金: 国家自然科学基金项目(41801071),广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA281015),桂林理工大学科研启动基金资助项目(GUTQDJJ2017096),广西八桂学者专项经费资助~~

分类号: P237

页码: 1295-1306

总页数: 12

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