基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

基于归一化植被指数对荒漠化草原地面高光谱影像中植被的识别

草原植被的分布与面积是草原退化评定的重要指标。以荒漠化草原植被为研究对象,在内蒙古四子王旗试验区域自然光下采植被的高光谱数据,通过构建植被光谱特征指标阈值对植被覆盖地区与非植被覆盖地区进行识别和分类,为低空高光谱遥感进行大面积的识别及数量统计提供依据,为高效,适时的草原监测和退化评价提供理论和技术手段。选择具有代表性归一化植被指数NDVI分析数据规律。结果表明:荒漠化草原阈值区间为0.01~0.9,其中植被阈值区间为0.4~0.9,非植被阈值区间为0.01~0.4,当NDVI阈值取0.4时对有无植被覆盖分类明显,经Kappa系数验证精度达96.2%。高精度的植被识别为后续无人机高光谱遥感提供数据数据支持及理论基础。