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基于S185机载高光谱成像仪的油松林区损伤度评估研究
        北京林业大学精准林业北京市重点实验室 / 北京农业信息技术研究中心

  本文以S185机载高光谱数据为实例,首先采用主成分分析算法PCA、连续投影算法SPA以及类间不稳定指数ISIC进行了高光谱影像数据降维以及特征波段选取等处理,并在此基础上采用了ISIC-SPA的联合优化算法最终进行敏感波段选取等,并得到了较小的处理误差,最终采用PLS算法进行定量建模,并最终建议了以ISIC-SPA-P-PLSR为整套分析框架的数据流程,在单株尺度上对于油松林区损伤评估的精度高达95.23%。

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                                                                               图1  研究区域:辽宁省建平县朱路镇附近林区
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                                                                                        图2  大疆S1000+S185机载高光谱成像系统
                       表1  基于落叶百分比的油松损伤度等级划分

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                                                                                   图3  主成分分析PCA敏感波段选取结果
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                         图4  连续投影算法SPA敏感波段选取结果
                图5  类间不稳定指数+连续投影算法ISIC+SPA算法敏感波段选取结果
                        表2  不同算法对油松损伤度评估结果

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         图7  假彩色波段显示油松林区的损伤区域等(R=522 nm, G=710 nm and B=738 nm)
 结论:
 无人机高光谱成像技术具有低成本、效率高等多种优势,尤其类似S185这种高速采集模式的传感器技术大大提高了目前对于大面积林区单株尺度的细节的快速研究能力,本文开发的以ISIC-SPA-P-PLSR算法核心的整套分析框架,在单株尺度上对于油松林区损伤评估的精度高达95.23%,从而为未来基于高光谱成像技术的林区植物损伤研究提供了相当高的借鉴意义


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产品关键词:损伤度,高光,成像仪
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