文献类型：期刊文章

作　　者：刘凯[1] 龚辉[1] 曹晶晶[1] 朱远辉[2]

Liu Kai;Gong Hui;Cao Jingjing;Zhu Yuanhui(School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University//Provincial Engineering Research Center for Public Security and Disaster// Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo Simulation, Guangzhou 510275, China;Center of Geo Informatics for Public Security, College of Geographical Science, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)

机构地区：[1]中山大学地理科学与规划学院//广东省公共安全与灾害工程技术研究中心//广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广州510275 [2]广州大学地理科学学院公共安全地理信息分析中心,广州510006

出　　处：《热带地理》

基　　金：广东省自然科学基金项目(2016A030313261、2016A030313188);海洋公益性行业科研专项经费项目(201505012)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：492-501

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、JST、PROQUEST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：使用固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机获取广东珠海淇澳岛红树林保护区多类型无人机遥感影像,使用基于面向对象分类的K-最近邻与随机森林分类器对研究区影像进行红树林树种精细分类和对比分析,并探讨了不同类型无人机平台在红树林资源调查应用中的优缺点。结果表明:1)固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机数据使用K-最近邻法的分类精度分别为:73.8%、72.8%和79.7%;使用随机森林法的分类精度分别为:81.1%、84.8%和89.3%。3种平台类型的无人机数据均适用于红树林精细分类研究,对于无人机红树林遥感数据,随机森林的分类方法优于K-最近邻方法。2)以拍摄面积与用时之比估算采集效率,固定翼无人机、消费级旋翼无人机和专业级旋翼无人机分别为0.036、0.013和0.003 km2/mmo固定翼无人机的采集效率具有明显优势。3)固定翼无人机适合大范围红树林数据采集,要求较高;消费级旋翼无人机适于获取小范围精细数据,成本低且易学易用;专业级旋翼无人机适合搭载质量稍大的如成像光谱仪、LiDAR等专业传感器获取多源数据。最后给出了无人机在红树林遥感研究中的注意事项和建议。

关 键 词：无人机 遥感 红树林 随机森林分类  K-最近邻法  面向对象分类

分 类 号：S757.2] P237[林学类]