基于特征融合图像分割算法的生态廊道提取

为提取最短路径生态廊道且兼顾多种生物的迁徙可行性,提出基于特征融合图像分割算法的生态廊道提取方法。融合颜色特征与纹理特征得到生态廊道的感兴趣区域,构建卷积神经网络模型,将研究区景观分为林地、耕地、草地、水域等类型,据此构建路径栅格图;利用二维信息素更新策略、动态启发因子信息素因子策略改进传统蚁群算法,以栅格图为对象使用改进蚁群算法规划最短的生态廊道路径。结果表明,该方法图像分割F值在0.954～0.984之间,波动性小;提取的生态廊道路径相对较短、拐点较少,起始点与终点之间更容易实现物质流动。