基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

基于历史卫星影像估算黄土丘陵区冲沟发育速率

沟谷侵蚀是黄土高原河流泥沙的主要来源，对土地资源的破坏性极大。为评估黄土高原丘陵沟壑区冲沟的中长期发育速率，该研究选取黄土高原丘陵区第一副区绥德县枣林坪流域为研究区，使用1968年的KH-4B卫星影像、2021年高分7号卫星影像及立体像对，估算近53年来冲沟的发育速率，探究冲沟体积-面积关系。结果表明：1）在35条调查的冲沟中，有10条没有明显增长，其余25条发育冲沟的沟长增长在0.09～0.93 m/a之间，均值为0.30 m/a；面积增长在0.74～51.93 m2/a之间，均值为14.03 m2/a。冲沟发育的主要部位在其支沟沟头。2）冲沟体积和面积具有良好的幂函数关系，判定系数R2=0.934。使用该模型及1968和2021年冲沟面积，计算得到25条发育冲沟的体积增长量均值为161.21 m3/a，最大值为723.62 m3/a。3）历史影像KH-4B覆盖面积广，在提取冲沟边界，估算冲沟沟长和面积发育速率等方面，具有较高的适用性，但其立体像对生成数字高程模型（DEM）精度较低，难以用于提取冲沟的沟深和体积。