研究背景漂流木在海岸生态系统中扮演着重要角色，既能拦截泥沙、保护沙丘，也能为动物栖息和植被生长提供条件。然而，漂流木常因影响海滩景观而被清理，因此，如何准确识别其分布，成为海岸带生态监测与管理的重要课题。遥感技术为地表材料识别与海岸环境监测提供了有效手段。无人机凭借高空间分辨率和灵活的采集方式，为海滩精细化调查创造了条件，但目前漂流木遥感研究仍主要集中于河流、湖泊等环境，针对海滩场景的高光谱识别研究相对有限。针对这一问题，法国佩皮尼昂大学CEFREM研究团队结合地面光谱测量与无人机高光谱影像，分析漂流木与其他地表材料的光谱差异，并比较多种分类算法的识别表现，为高光谱技术应用于海滩漂流木监测提供了研究依据。图1.研究区域的地理位置、漂流木堆积物的详细测绘图，以及本研究部分内容所用裁剪图像的范围界定。此外，还包括漂流木与芦竹样方照片，以及背景中可见的自然海滩漂浮物堆积线。研究方法研究区域：本研究位于法国南部地中海沿岸的La Crouste海滩，研究团队于2024年11月开展了两类数据采集工作；数据采集：地面光谱测量使用ASD FieldSpec 4地物光谱仪配合接触式探头完成，测量前用Spectralon白参考板定标；利用无人机搭载高光谱相机获取高光谱影像；FieldSpec 4 Hi-Res NG地物光谱核心参数：光谱范围：350-2500nm；光谱分辨率：3nm@700nm；6nm@1400/2100nm；数据输出通道数：2151；波长重复性：0.1nm；数据处理：研究团队对无人机高光谱影像进行校正，结合地物光谱测量分析不同地表材料的光谱特征，并利用10种监督分类算法识别漂流木，以MCC等指标评价分类效果。同时，通过遗传算法筛选特征波段，并结合影像裁剪与空间后处理，评估植被干扰、波段数量及空间信息对识别结果的影响。图2.所研究材料的反射光谱：(a) 全波段ASD野外光谱（3...
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2026
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