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基于无人机可见光图像的(de)荒漠草地覆盖(gai)度估(gu)算

于惠 吴玉锋 牛莉婷

引用本文: 于惠,吴玉锋,牛莉婷. 基于无人机可见光图像的荒漠草地覆盖度估算. 欧宝体育, 2021, 38(8): 1432-1438 doi: shu
Citation:  YU H, WU Y F, NIU L T. Estimation of vegetation coverage of desert grassland based on images from an unmanned aerial vehicle. Pratacultural Science, 2021, 38(8): 1432-1438 doi: shu

基于无人机可见光图像的荒漠草地覆盖度估算

    通讯作者: 于惠(1985-),女,甘肃临洮人,高级工程师,博士,研究方向为草地遥感与地理信息系统。E-mail: yuh2004@163.com
  • 基金项目: 甘肃省水利厅水利科研项目(甘水科外[2016]76号-6);甘肃省自然科学基金(1506RJZA176);国家自然科学基金(41801191)

摘要: 及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果。研究结果表明: 归一化绿红差异指数 (normalized green-red difference index, NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56%和3.06%。监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取。

English

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    图 1  研究区及采样点位置

    Figure 1.  Location of sampling sites and study area

    图 2  RGB植被指数像元统计结果

    Figure 2.  Statistical results of different RGB vegetation indices

    ExG、ExGR、VDVI、VEG、NGRDI和(he)(he)NGBDI分别为过绿(lv)指(zhi)数(shu)(shu)、过绿(lv)减红(hong)指(zhi)数(shu)(shu)、归一化(hua)(hua)差(cha)异(yi)植(zhi)被(bei)指(zhi)数(shu)(shu)、植(zhi)被(bei)指(zhi)数(shu)(shu)、归一化(hua)(hua)绿(lv)红(hong)差(cha)异(yi)指(zhi)数(shu)(shu)和(he)(he)归一化(hua)(hua)绿(lv)蓝差(cha)异(yi)指(zhi)数(shu)(shu);下同(tong)。

    ExG, ExGR, VDVI, VEG, NGRDI, and NGBDI denote excess green index, excess green-red index, visible-band difference vegetation index, vegetative index, normalized green-red difference index, and normalized green-blue difference index, respectively; this is applicable for the following figures and tables as well.

    图 3  单幅图像分类结果

    Figure 3.  Classification of different RGB vegetation indices

    图 4  RGB指数估算结果与植被覆盖度实测值的相关性

    Figure 4.  Correlations between predicted and observed vegetation coverage

    图 5  RGB指数变化趋势图

    Figure 5.  Change characteristics of RGB vegetation indices

    表 1  植被覆盖度提取精度分析结果

    Table 1.  Accuracy assessment of vegetation coverage extraction

    RGB植被指数
    RGB vegetation
    indices
    平均绝对误差
    Mean absolute error (MAE)/%
    均方根误差
    Root mean square error (RMSE)/%
    ExG 6.55 7.88
    ExGR 4.00 4.97
    VDVI 3.46 3.92
    NGRDI 2.56 3.06
    VEG 4.13 5.25
    NGBDI 6.50 8.40
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                        • 通讯作者:  于惠, yuh2004@163.com
                        • 收稿日期:  2020-12-27
                        • 接受日期:  2021-04-06
                        • 网络出版日期:  2021-06-25
                        • 刊出日期:  2021-08-15
                        通讯(xun)作者(zhe): 陈斌, bchen63@163.com
                        • 1. 

                          沈阳(yang)化工(gong)大学(xue)材料科学(xue)与(yu)工(gong)程学(xue)院 沈阳(yang) 110142

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