基于大面阵无人机多光谱遥感的水生植被精细分类研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第3期北京时间：

作者：高敏，谢娅，李潇屹，董韬，陈玥，张方方，王胜蕾，申维，李俊生

单位：高敏,中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院, 北京, 100083;中国科学院 数字地球重点实验室, 北京, 100094,谢娅,中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院, 北京, 100083;中国科学院 数字地球重点实验室, 北京, 100094,李潇屹,航天数维高新技术股份有限公司, 北京, 100070,董韬,航天数维高新技术股份有限公司, 北京, 100070,陈玥,航天数维高新技术股份有限公司, 北京, 100070,张方方,中国科学院 数字地球重点实验室, 北京, 100094;可持续发展大数据国际研究中心, 北京, 100094,王胜蕾,中国科学院 数字地球重点实验室, 北京, 100094;可持续发展大数据国际研究中心, 北京, 100094,申维,中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院, 北京, 100083,李俊生,中国科学院 数字地球重点实验室, 北京, 100094;可持续发展大数据国际研究中心, 北京, 100094;中国科学院大学 电子电气与通信工程学院, 北京, 100049

摘要：水生植被是评估河流健康的重要指标,动态监测河流水生植被对于了解其状况至关重要.然而,传统的野外调查和卫星遥感在河流水生植被监测中都有明显局限.本研究采用无人机载高像素航天数维KP-6多光谱相机,获取河北省固安县境内的白沟河多光谱影像,并基于三种监督分类法对影像内白沟河的芦苇、荇菜和金鱼藻等水生植被物种进行分类,研究结果表明,最大似然法的精度最高,总体精度为92.8%,Kappa系数0.91.此外,还将高像素航天数维KP-6相机与多种高分辨率卫星和其他无人机载多光谱相机进行了比较,发现其在河流水生植被监测方面具有高空间分辨率、宽覆盖和灵活获取等优势.本研究可以为无人机载多光谱遥感在河流水生植被监测中的应用提供有益的参考.

关键词：无人机;多光谱;白沟河;水生植被;监督分类

基金资助：国家自然科学基金(42271363)