文献类型：期刊文章

作　　者：耿仁方[1,2] 付波霖[1] 蔡江涛[1,3] 陈晓雨[4] 蓝斐芜[1] 余杭洺[1] 李青逊[1]

GENG Renfang;FU Bolin;CAI Jiangtao;CHEN Xiaoyu;LAN Feiwu;YU Hangming;LI Qingxun(College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China;School of Remote Sensing & Geomatics Engineering,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China;School of Geographic Information Science,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044,China;College of Civil Engineering and Architecture,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China)

机构地区：[1]桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林541004 [2]南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京210044 [3]南京信息工程大学地理科学学院,南京210044 [4]桂林理工大学土木与建筑工程学院,桂林541004

出　　处：《地球信息科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41801071);广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA281015);桂林理工大学科研启动基金资助项目(GUTQDJJ2017096);广西八桂学者专项经费资助~~

年　　份：2019

卷　　号：21

期　　号：8

起止页码：1295-1306

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCogni tion Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型(DSM)和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。

关 键 词：无人机遥感 面向对象 随机森林  多尺度迭代分割  特征选择  岩溶湿地  植被识别  广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园  

分 类 号：P237]