基于无人机影像的连云港云台山林场樱桃树种植面积提取

摘要

利用植被物候特征进行植被信息提取是植被遥感分类的重要研究内容。连云港云台山林场的樱桃花期与其他植被类型的花期存在明显差异，该差异使得樱桃花在盛开和凋落过程中，其影像光谱特征显著且独特。尤其是樱桃花盛开时，其光谱特征的变化为利用遥感技术进行植被面积提取提供了较好的技术手段。选择2020年3月樱桃花期无人机RGB高分辨率影像为数据源，利用最邻近法(nearest neighbour method, NNM)、随机森林法(random forest, RF)、支持向量机法(support vector machine, SVM)对云台山林场樱桃种植面积进行分类提取。针对樱桃树特定植被类型，探索了其在开花时节的遥感影像提取方法。结果表明：结合樱桃树遥感影像的特征，采用不同分类方法显著提升了樱桃树的分类精度，最高提取精度达到98%。对分类提取后的影像进行精度评价分析：随机森林法在添加了植被指数、光谱特征和纹理特征后樱桃花提取质量最好，其次是最邻近法添加植被指数、光谱特征和纹理特征。该研究不仅填补了樱桃树物候特征提取的研究空白，也为其他具有独特物候特征的植被类型提供了可借鉴的分类方法。

关键词

樱桃树提取 / 物候特征 / 分类方法对比 / 添加多特征