基于无人机多光谱影像的亚热带阔叶林分类

编号 zgly0001743926

文献类型 期刊论文

文献题名 基于无人机多光谱影像的亚热带阔叶林分类

作者 刘雨真  高海力  方陆明  周辰琴  郑辛煜 

作者单位 浙江农林大学数学与计算机科学学院  浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室  浙江省公益林和国有林场管理总站 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2022,(3)

页码 142-147

年份 2022 

分类号 S771.8  S792 

关键词 多光谱  可见光  亚热带阔叶林  树种分类 

文摘内容 使用无人机平台获取亚热带阔叶林样地的多光谱影像和可见光影像,并将多光谱影像与可见光影像进行波段合成获得添加多光谱信息的可见光组合影像,从可见光影像、多光谱影像和组合影像中分别提取光谱信息与空间信息,采用支持向量机、最大似然法、神经网络和马氏距离等4种分类算法对其优势树种进行分类。比较不同影像在不同分类算法下的分类结果。仅使用可见光影像使用不同算法分类的精度都比较低,最高精度为采用支持向量机的分类,分类精度为62.97%,Kappa系数为0.225 6。使用多光谱影像和添加多光谱影像的可见光组合影像分类精度均有提升。组合影像与支持向量机的分类组合达到90.64%,Kappa系数为0.786。使用低成本的无人机可见光影像分类精度较低,而添加多光谱影像能较大提升分类精度。