基于无人机高光谱遥感的森林可燃物分类方法研究

编号 zgly0001748391

文献类型 期刊论文

文献题名 基于无人机高光谱遥感的森林可燃物分类方法研究

作者 周宇飞  王振师  钟映霞  李强  吴泽鹏  李小川 

作者单位 广东省森林培育与保护利用重点实验室/广东省林业科学研究院 

母体文献 林业与环境科学 

年卷期 2022,38(5)

页码 57-62

年份 2022 

分类号 S762 

关键词 无人机  高光谱遥感  森林可燃物  遥感影像分类 

文摘内容 以地处南亚热带季风气候区的佛山市高明区山地为研究区,探索利用无人机获取高光谱影像对森林可燃物类型进行划分的具体方法,将可燃物类型划分成针叶林、阔叶林、灌草地、竹林和非林地5个类型,采用无人机携带高光谱相机获取森林可燃物的高光谱影像设计针对森林可燃物的高光谱影像处理流程并进行遥感影像处理和分类。结果表明通过有监督的机器学习分类方法可以实现对试验区主要可燃物类型进行划分,经现场检验,分类准确度达到81.94%。研究表明基于无人机高光谱遥感的森林可燃物分类方法具备可行性。