【摘 要】
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荒漠植被分布稀疏且叶面普遍较小,导致影像中植被光谱特征较弱,分类难度较大。为提高荒漠植被分类精度,选取古尔班通古特沙漠为研究区,以无人机遥感影像和数字表面模型为数据
【机 构】
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新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆土壤与植物生态过程重点实验室,珠海欧比特宇航科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41761085,41301205);广东省‘珠江人才计划’本土创新科研团队项目(2017BT01G115)
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荒漠植被分布稀疏且叶面普遍较小,导致影像中植被光谱特征较弱,分类难度较大。为提高荒漠植被分类精度,选取古尔班通古特沙漠为研究区,以无人机遥感影像和数字表面模型为数据源,采用面向对象的随机森林算法,在去相关拉伸光谱信息增强基础上对荒漠植被进行分类,分析去相关拉伸前后分类精度的变化。结果表明:基于去相关拉伸并结合面向对象和随机森林算法的轻、中、重度沙漠化区总体分类精度分别为91.01%、95.34%、93.18%,较原始影像分类精度分别提升19.94%、16.10%、17.61%,实现了对荒漠植被的高精度分类
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