DOI:?10.5846/stxb201803300694
韓東,王浩舟,鄭邦友,王鋒. 基于無人機和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長季動態(tài)估計. 生態(tài)學報, 2018, 38(18):6655-6663
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基于無人機和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分
和覆蓋度生長季動態(tài)估計
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韓東1,王浩舟1,2,鄭邦友3,王鋒1,*
1? 中國林業(yè)科學院荒漠化研究所,北京 ??100091
2? The Faculty of Forestry & Environmental Management,?University of New Brunswick,?Fredericton,?NB E3B 5A3,?Canada
3? CSIRO Agriculture and Food,?Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road,?St Lucia,?4067,?QLD,?Australia
摘要:
植被覆蓋度是評估生態(tài)環(huán)境質量與植被生長的重要指標,也是全球眾多陸面過程模型和生態(tài)系統(tǒng)模型中表達植被動態(tài)的重要參數(shù)。衛(wèi)星遙感和地面測量是估算植被覆蓋度的常見方法。然而,如何精確估計榆樹疏林草原上木本、草本不同類型植被的覆蓋度仍然具有挑戰(zhàn)性。無人機飛行系統(tǒng)有效的補充了區(qū)域尺度低空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像與樣地尺度實地調查之間的缺口,為精確的監(jiān)測、評估疏林草原的植被動態(tài)提供了新途徑。利用無人機監(jiān)測平臺和決策樹算法構建了一套快速、準確、自動獲取景觀尺度植被類型和估算植被覆蓋度的自動化工具,以渾善達克沙地榆樹疏林草原為對象,應用無人機監(jiān)測平臺對榆樹疏林草原長期定位監(jiān)測大樣地2017年生長季植被狀況進行7次監(jiān)測。
結果表明:
1)無人機植被監(jiān)測平臺數(shù)據(jù)飛行高度100 m,獲取的樣地數(shù)字正射影像空間分辨率為2.67 cm/像元,遠高于高分衛(wèi)星影像,利用決策樹算法基于數(shù)字正射影像可以實現(xiàn)自動劃分榆樹疏林草原木本和草本植被類型和估算植被覆蓋度;
2)生長季內榆樹疏林草原木本植被覆蓋度為(19±2)%,草本植被覆蓋度為(50±8)%,植被總覆蓋度為(69±9)%,相對于木本植被,草本植被生長季內蓋度變幅較大;
3)在整個生長季中,木本植被和草本植被對植被總覆蓋度的平均貢獻率分別為27%和73%,草本植被對植被總蓋度的貢獻遠大于木本植被,榆樹疏林草原植被的蓋度主要受草本植被的影響。本研究證明無人機監(jiān)測平臺是一種高效、準確的植被監(jiān)測工具,結合機器學習算法,實現(xiàn)了景觀尺度植被類型的自動劃分和不同類型植被覆蓋度快速獲?。辉跍喩七_克沙地榆樹疏林草原地區(qū)首次獲取了木本植被和草本植被覆蓋度的生長季動態(tài)。該平臺未來可應用于各種類型生態(tài)系統(tǒng)植被類型劃分、監(jiān)測和評估。
圖 1 中國內蒙古自治區(qū)渾善達克沙地榆樹疏林草原長期原位監(jiān)測大樣地
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圖 2 基于無人機監(jiān)測平臺和機器學習算法分析木本、草本植被類型
和覆蓋度估算工作流程圖
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圖 3 渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監(jiān)測大樣地2017年生長季不同時期正射數(shù)影像(分辨率:2.67cm/像元)和植被分類結果
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圖 4 渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監(jiān)測大樣地2017年生長季木本植被,草本植被和植被總植被覆蓋度動態(tài)
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圖 5 2017年渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監(jiān)測大樣地生長季不同時間木本植被和草本植被對總植被覆蓋度的貢獻
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本研究構建的無人機植被監(jiān)測平臺主要包括飛行方案規(guī)劃、原始影像獲取、基礎數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)和圖像自動分析。研究首次獲取了渾善達克沙地榆樹疏林草原生態(tài)系統(tǒng)木本植被和草本植被覆蓋度的生長季動態(tài),結果表明該生態(tài)系統(tǒng)植被總覆蓋度的變化主要受草本植被的影響。對榆樹疏林草原生態(tài)系統(tǒng)植被生長季動態(tài)觀測證明,無人機植被監(jiān)測平臺是一種高效、準確的植被監(jiān)測工具,未來也可應用于其他各種類型生態(tài)系統(tǒng)植被的監(jiān)測和評估。
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基于無人機和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長季動態(tài)估計