| 基于无人机高光谱荒漠草原鼠洞识别方法研究 |
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| 引用本文： | 张涛,杜健民,张海军,皮伟强,高新超,朱相兵.基于无人机高光谱荒漠草原鼠洞识别方法研究[J].光电子．激光,2022,33(2):120-126. |
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| 作者姓名： | 张涛 杜健民 张海军 皮伟强 高新超 朱相兵 |
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| 作者单位： | 内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018,内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018,内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018,内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018,内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018,内蒙古农业大学 机电工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(31660137)资助项目 (内蒙古农业大学机电工程学院, 内蒙古呼和浩特 010018) |
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| 摘 要： | 近年,我国草原鼠害有逐年上升的趋势。草原鼠害不仅加剧了水土流失与荒漠化进 程,还会 引发鼠疫。鼠洞洞口数是我国进行鼠害监测与等级评价的重要指标,目前采用的人工勘察方 法存在着 精度低、费时费力、调查成本较高、只适用小面积调查等诸多问题,难以满足大面积实时监 测和研究 的要求。进行实时、动态的鼠洞数量分布监测,是有效地制定灭鼠措施和预防鼠疫发生的重要手 段。本研 究利用无人机携带高光谱仪对荒漠化草原进行数据采集,提出鼠洞指数(rat hole index, RHI)对草 原鼠洞进行识别。研究结果表明,利用RHI识别草原鼠洞,总体精度可达97%,Kappa系数可达0.93, 该模型与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)等3种植被指数模型相比具有较高的识别精度。RHI的提出,有 效地提高 草原鼠洞的识别精度和效率,为鼠害防治以及草原退化监测和研究提供有效方法。
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| 关 键 词： | 高光谱图像 识别分类 荒漠草原 鼠洞指数(rat hole index RHI) |
| 收稿时间： | 2021/5/20 0:00:00 |
Research on recognition method of desert steppe rat hole based on unmanned aerial vehicle hyperspectral |
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| ZHANG Tao,DU Jianmin,ZHANG Haijun,PI Weiqiang,GAO Xinch ao and ZHU Xiangbing.Research on recognition method of desert steppe rat hole based on unmanned aerial vehicle hyperspectral[J].Journal of Optoelectronics·laser,2022,33(2):120-126. |
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| Authors: | ZHANG Tao DU Jianmin ZHANG Haijun PI Weiqiang GAO Xinch ao and ZHU Xiangbing |
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| Affiliation: | College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China,College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China,College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China,College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China,College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China and College of Mechanical and Electrical Engineering,Inner Mongolia Agricultural U niversity, Hohhot, Inner Mongolia 010018, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral image recognition and classification desert grassland rat hole index (RHI) |
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