為快速準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)紅樹(shù)林群落類型和分布,獲得無(wú)人機(jī)影像在高精度紅樹(shù)林群落制圖中的應(yīng)用方法,使用無(wú)人機(jī)獲取海南省澄邁縣富力灣紅樹(shù)林國(guó)家級(jí)濕地公園的高空間分辨率（5 cm）可見(jiàn)光影像,應(yīng)用面向?qū)ο蠓诸惡妥顑?yōu)分割算法提取紅樹(shù)林冠層邊界,使用可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)和隨機(jī)森林分類算法識(shí)別紅樹(shù)林冠層群落。研究結(jié)果表明:面向?qū)ο蟮碾S機(jī)森林紅樹(shù)林群落分類中,選用最優(yōu)分割尺度和適宜的隨機(jī)森林算法特征和參數(shù)能夠提高紅樹(shù)林群落分類精度,最終分類結(jié)果總體精度達(dá)89.09%,Kappa系數(shù)為0.87。該方法適合高精度、小尺度的紅樹(shù)林群落制圖,能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)紅樹(shù)林群落變化。因此,無(wú)人機(jī)可見(jiàn)光影像在紅樹(shù)林的監(jiān)測(cè)與管理中有廣闊的應(yīng)用前景。 

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【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況
2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法
    2.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
    2.2 研究方法
        2.2.1 建立解譯標(biāo)志
        2.2.2 面向?qū)ο蠓椒ㄅc最優(yōu)分割尺度評(píng)價(jià)
        2.2.3 可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)
        2.2.4 隨機(jī)森林分類方法
        2.2.5 精度評(píng)價(jià)
3 結(jié)果與分析
    3.1 最優(yōu)分割尺度
    3.2 紅樹(shù)林與非紅樹(shù)林分類
    3.3 隨機(jī)森林參數(shù)確定
    3.4 紅樹(shù)林群落分類結(jié)果與精度驗(yàn)證
4 討論與結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于對(duì)象分類的遙感影像森林變化檢測(cè)方法[J]. 雷鳴,田衛(wèi)新,任東,董婷.  森林與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]基于多類型無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)的紅樹(shù)林遙感分類對(duì)比[J]. 劉凱,龔輝,曹晶晶,朱遠(yuǎn)輝.  熱帶地理. 2019(04)
[3]基于信息增益和基尼不純度的K近鄰算法[J]. 孫傲,趙禮峰.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2019(09)
[4]基于RS/GIS的泉州灣紅樹(shù)林濕地時(shí)空動(dòng)態(tài)變化分析[J]. 路春燕,高弋斌,陳遠(yuǎn)麗,賈明明,傅瑋韋華,熊怡林.  森林與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]漳江口濕地變化的遙感監(jiān)測(cè)[J]. 陳遠(yuǎn)麗,路春燕,劉金福,林芳芳,鐘連秀.  森林與環(huán)境學(xué)報(bào). 2019(01)
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博士論文
[1]1973～2013年中國(guó)紅樹(shù)林動(dòng)態(tài)變化遙感分析[D]. 賈明明.中國(guó)科學(xué)院研究生院（東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所） 2014



本文編號(hào)：3679507