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Resonon | Pika L高光谱成像在亚热带阔叶森林单木分割和树种分类上的应用

日期: 2022-11-14
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Resonon | Pika L高光谱成像在亚热带阔叶森林单木分割和树种分类上的应用

了解亚热带森林树种的准确信息对于森林可持续管理、生态系统服务评估、生物多样性监测以及生态环境保护至关重要。因此,亟待快速有效的方法对单个树种进行分类。传统的树种地面调查费事、费力、成本高,难以大面积实施。而遥感可以获取较大区域的特征信息。许多遥感数据,如超高分辨率RGB、机载高光谱和雷达数据,已广泛应用于单木分割和树种分类。然而以往都是利用其中一种或两种类型的数据进行研究,综合这三种遥感数据进行树种分类的研究十分有限。

基于此,为填补研究空白, 研究者们于2019年8月在中国南方深圳的亚热带阔叶林聚龙山公园(114°23′28′′E,22°43′50′′N)基于UAV LiDAR,高光谱(Resonon Pika L高光谱成像仪)、超高分辨率RGB数据以及地面数据进行单个树种的分类。作者首次开发了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut(WST-Ncut)算法进行单木分割。然后整合UAV LiDAR(提取结构特征),高光谱(提取光谱特征)和超高分辨率RGB数据(提取纹理特征)进行分类。最后通过总体精度(OA)和kappa系数(k)评估分类精度。主要研究目标为:(1)评估所提出的WST-Ncut算法在亚热带阔叶森林进行单木分割的准确性;(2)与单独使用这些数据相比,评估UAV LiDAR,高光谱和超高分辨率RGB数据相融合进行亚热带阔叶树种分类的有效性和改进以及(3)探索单木分割的准确性和树种数量对树种分类精度的影响。

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研究区位置

【结果】

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18个树种在383-1020 nm波长下的反射率平均值和±标准差。

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18个树种在383-1020 nm波长下的平均光谱反射率。

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七种特征组合得到的树种分布图。

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使用所有特征时获得的总体分类精度与树种数量之间的关系。

【结论】

在本研究中,作者利用UAV LiDAR,高光谱和超高分辨率RGB数据在亚热带阔叶森林树木尺度上进行18个树种的分类。作者首次提出了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut(WST-Ncut)算法来描述单木。结果表明,WST-Ncut算法适合描述亚热带阔叶森林单木(Recall=0.95,Precision=0.86,F-score=0.90),可以减少过度分割。LiDAR获取的垂直结构特征,高光谱获取的光谱特征以及超高分辨率RGB数据获取的纹理特征在树种分类上相互补充。分类结果表明这三个数据集相结合可以有效区分18个树种,获得最高的分类精度(总体精度=91.8%,Kappa=0.910),比单独利用光谱特征,结构特征和纹理特征分别高10.2%,13.6%和19.0%。此外,结果表明,单木分割越好,树种分类越准确,树种数量增加将会导致分类精度下降。

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