基于无人机遥感影像和面向对象技术的荒漠草原植被分类

doi:10.11686/cyxb2023319

草业学报 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (7): 1-14.DOI: 10.11686/cyxb2023319

• 研究论文 •

基于无人机遥感影像和面向对象技术的荒漠草原植被分类

佘洁¹(), 沈爱红², 石云¹(), 赵娜¹, 张风红³, 何洪源³, 吴涛⁴, 李红霞¹, 马益婷¹, 朱晓雯¹

^1.宁夏大学地理科学与规划学院，宁夏银川 750021
^2.宁夏大学林业与草业学院，宁夏银川 750021
^3.银川市银西生态防护林管护中心，宁夏银川 750021
^4.宁夏贺兰山国家级自然保护区管理局，宁夏银川 750021

收稿日期:2023-09-04 修回日期:2023-10-25 出版日期:2024-07-20 发布日期:2024-04-08
通讯作者: 石云
作者简介:E-mail： shiysky@163.com
佘洁（1998-），女，湖南衡阳人，在读硕士。E-mail： wulishejie1211@163.com
基金资助:
宁夏回族自治区自然科学基金重点项目(2022AAC02020);中国工程院院地合作重大战略研究项目(2021NXZD8);银川市自然资源局科研项目(022104129003)

Vegetation classification of UAV remote sensing images in desert steppe based on object-oriented technology

Jie SHE¹(), Ai-hong SHEN², Yun SHI¹(), Na ZHAO¹, Feng-hong ZHANG³, Hong-yuan HE³, Tao WU⁴, Hong-xia LI¹, Yi-ting MA¹, Xiao-wen ZHU¹

^1.School of Geography Sciences and Planning，Ningxia University，Yinchuan 750021，China
^2.College of Forestry and Prataculture，Ningxia University，Yinchuan 750021，China
^3.Administration Office of Western Eco-protection Forest of Yinchuan City，Yinchuan 750021，China
^4.Ningxia Helan Mountain National Nature Reserve Administration，Yinchuan 750021，China

Received:2023-09-04 Revised:2023-10-25 Online:2024-07-20 Published:2024-04-08
Contact: Yun SHI

摘要/Abstract

摘要：

探究适合荒漠草原植被遥感分类方法，明确荒漠草原地区植物物种类型及其分布状况，可以提高荒漠草原精细化生物多样性监测能力，对于荒漠草原的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。以贺兰山东麓洪积扇荒漠草原典型植被短花针茅、松叶猪毛菜、刺旋花、斑子麻黄为研究对象，利用无人机遥感影像，采用面向对象的分类回归树（classification and regression tree， CART）、K最邻近（K-nearest neighbor， KNN）、随机森林（random forest， RF）和支持向量机（support vector machine， SVM）分类方法，结合特征优选算法对影像特征进行优选，在此基础上选择最优特征进行荒漠草原植被精细化分类研究。结果表明： 1）特征优选能够有效提高分类精度，应予以充分利用，当选取的特征组合为贡献度大于1.00%时，分类精度最高；2）基于无人机遥感影像挖掘的植被光谱、纹理特征，结合面向对象分类方法能有效实现贺兰山东麓荒漠草原典型植被精细化分类，其中RF分类精度最高，分类总体精度达到87.77%，Kappa系数为0.79。研究结果可为荒漠草原植被分类研究提供参考，对荒漠草原生物多样性保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。

关键词: 无人机遥感, 面向对象, 特征优选, 荒漠草原, 植被分类

Abstract:

Exploring suitable remote sensing classification methods for desert grassland vegetation and clarifying the types of plant species and their distribution in desert grassland areas can improve the ability of fine biodiversity monitoring in desert grassland， which is of great significance for the protection and management of desert grassland as well as for the sustainable development of ecosystems within the landscape. This research studied the typical vegetation of Stipa breviflora， Convolvulus tragacanthoides， Salsola laricifolia， Ephedra rhytidosperma in the desert grassland of the floodplain fan at the eastern foothill of Helan Mountains. We used remote sensing images from unmanned aerial vehicles （UAVs）， processed by object-oriented classification and regression tree （CART）， K-nearest neighbor （KNN）， random forest （RF） and support vector machine （SVM） classification methods， combined with the feature selection algorithm to optimize the image features. We then selected the optimal features for the study of desert grassland vegetation classification， and its refinement. It was found that： 1） Feature selection can effectively improve the classification accuracy and should be fully utilized， and the highest classification accuracy is achieved when the selected feature combination has a contribution degree greater than 1.00%； 2） Based on the vegetation spectral and texture features mined from UAV remote sensing images， combining with the object-oriented classification method can effectively achieve the refined classification of the typical vegetation of the desert grassland at the eastern foothills of the Helan Mountains. In this research the RF classification accuracy was the highest， and the overall classification accuracy reached 87.77% with a Kappa coefficient of 0.79. The results of this study provide a reference for the study of vegetation classification in desert grasslands. This research will be of great significance for the conservation and management of desert grassland biodiversity and ecological sustainable development.

Key words: UAV remote sensing, object-oriented, feature selection, desert grassland, vegetation classification

佘洁, 沈爱红, 石云, 赵娜, 张风红, 何洪源, 吴涛, 李红霞, 马益婷, 朱晓雯. 基于无人机遥感影像和面向对象技术的荒漠草原植被分类[J]. 草业学报, 2024, 33(7): 1-14.

Jie SHE, Ai-hong SHEN, Yun SHI, Na ZHAO, Feng-hong ZHANG, Hong-yuan HE, Tao WU, Hong-xia LI, Yi-ting MA, Xiao-wen ZHU. Vegetation classification of UAV remote sensing images in desert steppe based on object-oriented technology[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2024, 33(7): 1-14.

图/表 11

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方案 Option	特征名称 Feature name	数量Number
全部特征 All features	红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、红光波段平均值、绿光波段平均值、蓝光波段平均值、色度、亮度值、饱和度、最大值、均值、方差、同质性、对比度、异质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， mean-red， mean-green， mean-blue， hue， brightness， saturation， max， mean， variance， homogeneity， contrast， heterogeneity， entropy， angular second moment， correlation	18
贡献度大于0 Contribution degree>0	红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、红光波段平均值、蓝光波段平均值、亮度值、最大值、均值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， mean-red， mean-blue， brightness， max， mean， variance， homogeneity， entropy， angular second moment， correlation	13
贡献度大于0.50% Contribution degree>0.50%	蓝光波段平均值、红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、亮度值、最大值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Mean-blue， standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， brightness， max， variance， homogeneity， entropy， angular second moment， correlation	11
贡献度大于1.00% Contribution degree>1.00%	蓝光波段平均值、红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、亮度值、最大值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）Mean-blue， standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， brightness， max， variance， homogeneity， entropy， angular second moment	10

方案 Option	特征名称 Feature name	数量Number
全部特征 All features	红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、红光波段平均值、绿光波段平均值、蓝光波段平均值、色度、亮度值、饱和度、最大值、均值、方差、同质性、对比度、异质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， mean-red， mean-green， mean-blue， hue， brightness， saturation， max， mean， variance， homogeneity， contrast， heterogeneity， entropy， angular second moment， correlation	18
贡献度大于0 Contribution degree>0	红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、红光波段平均值、蓝光波段平均值、亮度值、最大值、均值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， mean-red， mean-blue， brightness， max， mean， variance， homogeneity， entropy， angular second moment， correlation	13
贡献度大于0.50% Contribution degree>0.50%	蓝光波段平均值、红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、亮度值、最大值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）、相关性Mean-blue， standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， brightness， max， variance， homogeneity， entropy， angular second moment， correlation	11
贡献度大于1.00% Contribution degree>1.00%	蓝光波段平均值、红光波段标准差、绿光波段标准差、蓝光波段标准差、亮度值、最大值、方差、同质性、信息熵、能量（角二阶矩）Mean-blue， standard deviation-red， standard deviation-green， standard deviation-blue， brightness， max， variance， homogeneity， entropy， angular second moment	10

分类方法 Classification method	全部特征 All features		贡献度大于0 Contribution degree>0		贡献度大于0.50% Contribution degree>0.50%		贡献度大于1.00% Contribution degree>1.00%
分类方法 Classification method	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数 Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient
分类回归树CART	80.60	0.67	80.47	0.67	84.83	0.74	84.83	0.74
K最邻近KNN	83.83	0.73	83.68	0.72	84.29	0.73	84.29	0.73
随机森林RF	86.29	0.76	85.63	0.75	86.77	0.78	87.77	0.79
支持向量机SVM	65.54	0.46	63.53	0.47	86.24	0.76	86.24	0.76

分类方法 Classification method	全部特征 All features		贡献度大于0 Contribution degree>0		贡献度大于0.50% Contribution degree>0.50%		贡献度大于1.00% Contribution degree>1.00%
分类方法 Classification method	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数 Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数Kappa coefficient
分类回归树CART	80.60	0.67	80.47	0.67	84.83	0.74	84.83	0.74
K最邻近KNN	83.83	0.73	83.68	0.72	84.29	0.73	84.29	0.73
随机森林RF	86.29	0.76	85.63	0.75	86.77	0.78	87.77	0.79
支持向量机SVM	65.54	0.46	63.53	0.47	86.24	0.76	86.24	0.76

方法 Method	类别 Type	砾石 Gravel	斑子麻黄 E. rhytidosperma	松叶猪毛菜 S. laricifolia	刺旋花 C. tragacanthoides	短花针茅 S. breviflora	裸地 Bare land	总体分类精度Overall accuracy （%）	Kappa系数 Kappa coefficient
分类回归树CART	砾石Gravel	79.14	2.71	0.52	10.52	2.61	27.45	84.83	0.74
	斑子麻黄E. rhytidosperma	0.01	56.24	0.04	0.00	0.09	0.02
	松叶猪毛菜S. laricifolia	7.48	19.13	78.82	12.65	4.91	0.01
	刺旋花C. tragacanthoides	1.57	0.27	4.51	55.05	0.38	0.00
	短花针茅S. breviflora	10.63	21.62	15.68	21.72	91.47	6.24
	裸地Bare land	1.17	0.03	0.43	0.07	0.54	66.27
K最邻近KNN	砾石Gravel	80.82	0.58	2.28	10.35	2.26	25.15	84.29	0.73
	斑子麻黄E. rhytidosperma	0.01	71.10	0.01	0.00	0.29	0.00
	松叶猪毛菜S. laricifolia	7.37	10.74	71.75	19.47	5.58	0.03
	刺旋花C. tragacanthoides	2.10	0.27	7.26	53.58	0.21	0.00
	短花针茅S. breviflora	7.81	16.77	18.29	16.47	91.54	5.35
	裸地Bare land	1.89	0.55	0.40	0.13	0.12	69.47
随机森林RF	砾石Gravel	82.90	0.69	0.26	6.34	1.78	31.72	87.77	0.79
	斑子麻黄E. rhytidosperma	0.00	27.58	0.00	0.00	0.00	0.00
	松叶猪毛菜S. laricifolia	8.23	12.60	81.23	19.53	2.66	0.03
	刺旋花C. tragacanthoides	0.93	0.18	1.65	57.61	0.24	0.00
	短花针茅S. breviflora	0.00	58.80	16.86	16.52	95.21	1.58
	裸地Bare land	0.41	0.13	0.01	0.00	0.11	66.67
支持向量机SVM	砾石Gravel	83.01	0.44	0.75	9.65	1.15	33.10	86.24	0.76
	斑子麻黄E. rhytidosperma	0.00	62.19	0.00	0.00	0.00	0.02
	松叶猪毛菜S. laricifolia	8.36	22.76	78.06	70.73	3.30	0.03
	刺旋花C. tragacanthoides	1.12	0.02	8.54	28.23	0.17	0.00
	短花针茅S. breviflora	6.35	14.45	12.64	16.74	95.36	5.92
	裸地Bare land	1.15	0.14	0.00	0.00	0.01	60.92

基于无人机遥感影像和面向对象技术的荒漠草原植被分类

Vegetation classification of UAV remote sensing images in desert steppe based on object-oriented technology

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