基于无人机高光谱影像的互花米草植被覆盖度反演
摘要：植被覆盖度是反映植被生长状况和描述植物冠层结构的关键参数,利用遥感技术探寻最佳反演方法具有重要意义.本研究选取黄骅滨海湿地互花米草群落作为研究对象,基于高光谱影像以面向对象分析方法提取的植被覆盖度作为验证数据,对四种混合像元分解模型(像元二分模型、Carlson模型、Baret模型和SDVI模型)及随机森林模型的反演精度进行了比较.结果表明:(1)在整个研究区内,像元二分模型有高估植被覆盖度的趋势;Carlson模型、Baret模型及SDVI模型均有低估植被覆盖度的趋势;随机森林回归模型在研究区内反演精度最高.(2)在低植被覆盖度区域内,四种混合像元分解模型均有高估植被覆盖度的趋势,模型反演精度仍以随机森林最优,其RMSE、RPD及R2 分别达到 0.073、2.454 及 0.903.(3)在高植被覆盖度区域内,仅随机森林模型可应用于植被覆盖度反演.
关键词：
植被覆盖度遥感技术混合像元分解模型随机森林回归模型无人机高光谱影像
分类号：
S127(农业物理学)TP75(遥感技术)
资助基金：
河北省教育厅科技项目 ( BJ2020058 ) 唐山市科技局项目 ( 22150221J ) 华北理工大学校内立项科技项目 ( BS201824 ) 华北理工大学校内立项科技项目 ( BS201825 )
论文发表日期：
2023-10-28
在线出版日期：
2023-11-17 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
页数：
6 ( 38-43 )
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