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| 无人机高光谱影像分层分类的松材线虫病监测 | |
| 引用本文： | 张雅洁,周晓敏,张德成.无人机高光谱影像分层分类的松材线虫病监测[J].北京测绘,2023(10):1338-1341. |
| 作者姓名： | 张雅洁 周晓敏 张德成 |
| 摘 要： | 松材线虫病在秦岭以南传播广、蔓延快，利用遥感技术提取病害松可为疫情防控提供数据支撑。以无人机获取的高分辨率、高光谱数据为基础，捕捉区分病害松与健康松的特征波段，提出一种结合植被指数与小波神经网络的林地分层分类新方法，用于提取病害松树冠图斑。病害松识别结果与实地核查数据对比表明，分层分类结果与实地核查情况基本一致，病害松识别总精度达到89.87%，优于单一使用支持向量机、小波神经网络的分类结果。林地分层分类新方法与传统分类方法相比，分类精度更高，所需的样本更少。无人机高光谱数据信息丰富，病害松、健康松在可见光、近红外范围内均有光谱敏感特征，后续应进行病害松时序光谱监测，进一步研究松材线虫病害影响因子。 |
| 关 键 词： | 无人机 高光谱 小波神经网络 分层分类 松材线虫病 |