【摘 要】
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薇甘菊攀援能力强,生长速度快,对生态环境和生物多样性造成了严重威胁.卫星遥感数据是薇甘菊识别和预测的主要数据源,但现有的数据存在分辨率低、过境时间长和云层遮挡等方面的局限性,对薇甘菊识别和预测的精度较低,为此,提出了一种结合机载激光数据(LiDAR)和航摄多光谱数据(DOM)的薇甘菊爆发区域自动识别及入侵概率预测方法.采用面向对象的多尺度分割方法对研究区内薇甘菊爆发点进行自动识别,并利用林场内冠层高度模型、植被覆盖度、坡度、坡向等数据,采用Logistic回归方法对薇甘菊入侵分布概率进行预测.结果 表明:
【机 构】
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北京林业大学林学院,北京100083;北京林业大学精准林业北京市重点实验室,北京100083;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100083
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薇甘菊攀援能力强,生长速度快,对生态环境和生物多样性造成了严重威胁.卫星遥感数据是薇甘菊识别和预测的主要数据源,但现有的数据存在分辨率低、过境时间长和云层遮挡等方面的局限性,对薇甘菊识别和预测的精度较低,为此,提出了一种结合机载激光数据(LiDAR)和航摄多光谱数据(DOM)的薇甘菊爆发区域自动识别及入侵概率预测方法.采用面向对象的多尺度分割方法对研究区内薇甘菊爆发点进行自动识别,并利用林场内冠层高度模型、植被覆盖度、坡度、坡向等数据,采用Logistic回归方法对薇甘菊入侵分布概率进行预测.结果 表明:面向对象的多尺度分割方法能较好地提取研究区内薇甘菊爆发区域,识别精度较好,错分率为4.66％,漏检率为0.41％;Logistic回归模型对薇甘菊的入侵分布概率有较好的预测效果,准确率为88.46％.该方法可实现大范围内薇甘菊的精确识别及预测,可服务于薇甘菊的综合防控与监测,为薇甘菊的入侵监测提供有力支撑.
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