欧博亚洲客户端:Vegetation type classification and fractional vegetation coverage estimation for an open elm (Ulmus pumila) woodland ecosystem during a growing season based on an unmanned aerial vehicle platform coupled with decision tree algorithms

植被包围度是评估生态环境质量与植被发展的重要指标,也是全球浩瀚陆面进程模子和生态系统模子中表达植被动态的重要参数.卫星遥感和地面丈量是估算植被包围度的常见要领.然而,如何准确预计榆树疏林草原上木本、草本差异范例植被的包围度仍然具有挑战性.无人机航行系统有效的增补了区域标准低空间判别率的卫星遥感影像与样地标准实地观测之间的缺口,为准确的监测、评估疏林草原的植被动态提供了新途径.操作无人机监测平台和决定树算法构建了一套快速、精确、自动获取景观标准植被范例和估算植被包围度的自动化东西,以浑善创诊克沙地榆树疏林草原为工具,应用无人机监测平台对榆树疏林草原恒久定位监测大样地2017年发展季植被状况举办7次监测.功效表白:1)无人机植被监测平台数据航行高度100 m,获取的样地数字正射影像空间判别率为2.67cm/像元,远高于高分卫星影像,操作决定树算法基于数字正射影像可以实现自动分别榆树疏林草原木本和草本植被范例和估算植被包围度;2)发展季内榆树疏林草原木本植被包围度为(19±2)％,草本植被包围度为(50±8)％,植被总包围度为(69±9)％,相对付木本植被,草本植被发展季内盖度变幅较大;3)在整个发展季中,木本植被和草本植被对植被总包围度的平均孝敬率别离为27％和73％,草本植被对植被总盖度的孝敬远大于木本植被,榆树疏林草原植被的盖度主要受草本植被的影响.本研究证明无人机监测平台是一种高效、精确的植被监测东西,团结呆板进修算法,实现了景观标准植被范例的自动分别和差异范例植被包围度快速获取;在浑善创诊克沙地榆树疏林草原地域首次获取了木本植被和草本植被包围度的发展季动态.该平台将来可应用于各类范例生态系统植被范例分别、监测和评估.

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