草地草种遥感判别技术研究进展.pdf
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1、第 32 卷 第 6 期Vol.32,No.6167-1852023 年 6 月草业学报ACTA PRATACULTURAE SINICA黄梦鸽,王新鸿,马灵玲,等.草地草种遥感判别技术研究进展.草业学报,2023,32(6):167185.HUANG Meng-ge,WANG Xin-hong,MA Ling-ling,et al.Research progress on remote sensing discrimination techniques for grassland botanical species.Acta Prataculturae Sinica,2023,32(6):1
2、67185.草地草种遥感判别技术研究进展黄梦鸽1,2,王新鸿1*,马灵玲1,叶学华3,朱小华1,孔维平1,王宁1,汪琪1,欧阳光洲1,郑青川4,侯晓鑫4,唐伶俐1(1.中国科学院空天信息创新研究院,中国科学院定量遥感信息技术重点实验室,北京 100094;2.中国科学院大学电子电气与通信工程学院,北京 100049;3.中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室,北京 100093;4.内蒙古北方重工业集团有限公司,内蒙古 包头 014033)摘要:草地是促进区域经济发展的重要资源载体,也是中国陆地生态环境安全的重要生态屏障。遥感技术快速、高效、成本较低,是大范围草原监测的主流技术手段。
3、利用遥感技术对草地草种进行判别是监测草地种群动态和群落更替的重要途径,有利于及时准确地发现草地生态环境的变化,为草地生态系统科学管理和生态文明建设提供重要参考。本研究围绕草地草种遥感判别问题,厘清草种判别技术流程,从草种判别主要遥感数据源的特点及其获取技术、重要的草种判别特征及其挖掘技术,以及目前常用的草种判别方法与模型等 3个方面介绍了最新研究进展及技术难点。本研究认为,高光谱、激光雷达遥感及其融合技术在草种遥感判别中具有一定的应用前景,多维特征深度挖掘及互补特征有效结合可提升草种判别准确率。本研究指出了当前草种遥感判别技术存在的主要问题,对未来通过遥感技术实现草地草种的精确判别提出了展望,
4、为全面了解草地草种遥感识别领域和深入开展草种判别研究提供了理论借鉴。关键词:遥感;草种判别;高光谱;激光雷达;特征挖掘;判别模型Research progress on remote sensing discrimination techniques for grassland botanical speciesHUANG Meng-ge1,2,WANG Xin-hong1*,MA Ling-ling1,YE Xue-hua3,ZHU Xiao-hua1,KONG Wei-ping1,WANG Ning1,WANG Qi1,OUYANG Guang-zhou1,ZHENG Qing-chuan
5、4,HOU Xiao-xin4,TANG Ling-li11.Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing Information Technology,Aerospace Information Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China;2.School of Electronic,Electrical and Communication Engineering,University of Chinese Academy of Sciences,Beij
6、ing 100049,China;3.State Key Laboratory of Vegetation and Environmental Change,Institute of Botany,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China;4.Inner Mongolia North Heavy Industries Group Co.,Ltd.,Baotou 014033,ChinaAbstract:Grassland is an important resource bank for regional economic develop
7、ment and a crucial ecological reservoir for the security of Chinas land-based ecological environment.Remote sensing technology is rapid,efficient,and low-cost,and therefore provides the mainstream technical means for large-scale grassland monitoring.The use of remote sensing technology to discrimina
8、te grassland species is an important way to monitor the population dynamics and botanical community succession in grassland.Such information is conducive to the timely and accurate DOI:10.11686/cyxb2022278http:/收稿日期:2022-06-28;改回日期:2022-09-19基金项目:中国科学院战略性先导科技专项子课题(XDA26010203;XDA26010304)和内蒙古自治区科技重大
9、专项(2021ZD0044)资助。作者简介:黄梦鸽(1996-),女,河南洛阳人,在读硕士。E-mail: 通信作者 Corresponding author.E-mail:Vol.32,No.6ACTA PRATACULTURAE SINICA(2023)detection of changes in the grassland ecological environment and provides an important reference for the scientific management of grassland ecosystems and the construction
10、 of an ecologically aware civilization.This study focuses on the problem of remote sensing discrimination of grassland species,clarifies the technical process of grassland species discrimination and introduces the latest research progress.Technical difficulties are covered from three perspectives:Th
11、e characteristics of the main remote sensing data sources for grassland species discrimination and their acquisition techniques,important grassland species discrimination features and their mining techniques and the current commonly used grassland species discrimination methods and models.This study
12、 concludes that hyperspectral and LiDAR remote sensing and their fusion technologies have application prospects in the remote sensing discrimination of grassland species,and that the deep mining of multidimensional features and the effective combination of complementary features can improve the accu
13、racy of grassland species discrimination.This study identifies the main problems of the current remote sensing discrimination technology for grassland species,and opens the prospect of the future precise discrimination of grassland species through remote sensing technology and thereby provides a the
14、oretical reference for a thorough understanding of the field of remote sensing identification of grassland species and in-depth research on grassland species discrimination.Key words:remote sensing;grass species discrimination;hyperspectral;LiDAR;feature mining;discriminative model我国是世界上草地资源最为丰富的国家之
15、一,根据我国第一次草地普查数据,我国草地面积为 4亿 hm2,占国土面积的 41.7%1。草地是重要的可再生资源,对畜牧业的健康发展和环境保护等具有重要意义。长期以来,受到气候变化、人类活动等因素影响,我国大多数草地都发生了不同程度的退化,给当地的畜牧业生产和人民生活造成巨大影响,严重威胁我国生态安全和区域可持续发展。近年来,我国政府采取了多种措施加强对草地资源的管理和维护,取得了很好的效果,但草原退化、草畜矛盾等问题仍然存在。一方面,我国草地类型多样,不同类型的草地其物种组成不同。根据 1 1000000中国植被图,我国草地分为草原、草甸、草丛和草本沼泽 4大类 12类,包括高寒草甸、高寒草
16、原、温性草原、亚热带热带草丛、荒漠草原、岩生草甸、山地草甸、草甸草原、沼泽化草甸、寒温带温带沼泽和温带草丛、高寒沼泽等。另一方面,受降水和温度的影响,特别是生长季降水的影响,同样的草地类型,其植物组成存在较大地域差异。草地植物群落物种结构自身具有季节和年际动态变化,草地退化大面积发生,退化过程中伴随着植物种结构的变化,特别是优势种的变化。例如,在过度放牧导致的草原退化过程中,衰退种群植株死亡后的资源空间可使拓殖能力强的种群或原种群增长2。所以,在草原退化过程中,草原植被种群的数量通常会表现出波动性,对草种进行高效、精准的识别是定量化评价草种群落变化的重要依据3,是草地动态监测的重要环节之一,也
17、是研究草地环境变化、合理管控草地、制定草地利用方案的基础。草种判别的传统方法是人工识别,这种方法耗时耗力、低效率、低精度,不适合大范围区域和难以到达区域的监测,遥感技术在这些方面表现出巨大优势,成为当前草种识别的主要手段。目前,已有部分研究利用遥感技术对草原草种进行成功识别4-7,但其整体分辨率偏低,拍摄成本也十分昂贵。近年来,高光谱遥感技术作为研究热点之一,被应用于草种监测领域。通过高光谱成像技术获取草地草种高光谱图像成本降低,为草地草种的精细化研究提供了数据支撑。然而,当前高光谱遥感的应用场景主要局限于分布较为均匀或草种类型较少、群落结构相对简单区域的草种识别,如荒漠化草原8-9,对于草种
18、分布混杂度更高区域(如草甸草原等)的研究十分贫乏。为了获取草种更全面的信息,激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)遥感技术也被应用于草地资源监测领域,但是受限于点云密度和高程精度,LiDAR 技术在捕捉草种细微差异方面也存在不足。近几年 LiDAR 与光学遥感源融合的方法也吸引了学术界的广泛关注,在草种判别领域具有一定的应用前景,但相关研究仍是空白。总体而言,更为精准的草种识别是当前和未来较长一段时间内面临的主要难题。鉴于遥感技术在草原退化监测中的重要应用价值,本研究将以草种的遥感判别为着眼点,分别从遥感数据168第 32 卷第 6 期草业学报 2023
19、 年源、特征挖掘和判别模型 3个方面梳理该领域关键技术及研究进展(草种遥感判别技术流程如图 1),并在此基础上总结草种遥感判别所面临的主要问题和未来挑战。1草种遥感数据源传统遥感技术如全色遥感的空间分辨率高,可达米(m)级,但是仅使用可见光-近红外的单个波段,对地物识别效果差;多光谱遥感的光谱分辨率可达微米(m)级,具有两个以上的波段,可用于构建植被指数,但是受波段宽度(光谱分辨率)、波段数量和波段位置的限制,多光谱遥感缺乏辨别地物细微光谱差异的能力,对植被类型的识别不够敏感,在草原植被精细分类方面存在困难10。在这个应用方向上,高光谱遥感表现出了巨大优势,其光谱分辨率可达纳米(nm)级,可以
20、更为准确地探测到地物的细微光谱差异,在草种遥感监测中获得最为广泛的图 1草种遥感判别技术流程Fig.1Flow chart of remote sensing techniques for grass species discrimination169Vol.32,No.6ACTA PRATACULTURAE SINICA(2023)应用。激光雷达(LiDAR)遥感是一种主动遥感技术,可有效穿透植被,获取植被垂直结构信息,目前被广泛用于森林类型识别、树种监测等领域,在草种遥感领域也具有较好的应用前景。1.1高光谱遥感早期,国外学者通过实测大量植被光谱后指出,不同的植被间总是或多或少的存在某些光
21、谱差异显著的波段,据此可以利用在野外测量的光谱库识别出植被物种11。高光谱遥感在对目标的空间特征成像的同时,对每个像元可在较宽的波长范围上形成几十个乃至几百个窄波段连续的光谱覆盖12,具有更高的光谱分辨率(10 nm)、更多的波段以及图谱合一所带来的更大的信息量,从而可以更加准确地探测到草种的细微光谱差异,成为草种遥感监测研究的一种重要手段。尤其是近 10年来,随着高光谱遥感数据处理方法的研究日渐成熟13,基于高光谱遥感数据对草种进行监测的研究和在实际场景中的应用不断涌现。如赵烜赫等14采用欧普特公司研制的高光谱成像仪(HyperSpecPTU-D48E,光谱分辨率 2.8 nm,成像波谱范围
22、 4001000 nm)采集内蒙古人工草地 6类草种,经高光谱数据降维处理和机器学习分类,对草种的分类精度最高达到 99.33%。随着无人机的出现,将无人机技术与高光谱遥感进行结合的优点逐渐被发掘,从而得到大力发展。无人机航空遥感平台相比于地面遥感获取的数据覆盖范围更广,更适合大面积区域的物种监测,数据采集效率更高,能够有效地节省人力物力;相比于航天遥感技术获取的数据空间分辨率更高,在相对小区域范围内可以做到更精确的测量,重访周期、航行路线、观测时间等都可以通过人为控制,而且低空飞行不受云量影响,成像质量高,飞行成本低,成为近年来遥感获取数据的重要平台之一。当前,国外无人机成像光谱仪正在朝着质
23、量轻,自动化程度高,成本低,凝视成像的方向发展,国内也已经研制出部分轻小型化成像光谱仪,这极大地促进了国内无人机高光谱遥感技术的发展。图 2统计了近 10年 Scopus检索平台上关于无人机高光谱遥感在植被研究领域的论文发表数量变化趋势,可以发现近 10年,基于无人机平台开展植被高光谱遥感的研究越来越受研究者的重视,其中 2018-2019年的发文增加率达到了 73%。近几年,基于高光谱和无人机平台的遥感技术已经扩展到草种物种水平判别应用中。杨红艳等8首次应用无人机高光谱遥感技术对内蒙古乌兰察布四子王旗荒漠草原草种开展物种水平的判别研究,采用深圳大疆技术有限公司的 Matrice 600Pro
24、型六旋翼无人机搭载高光谱成像仪采集了光谱分辨率为 3.5 nm 的草种高光谱数据纯样方,对高光谱数据进行预处理并输入卷积神经网络进行分类,整体分类准确率达到 94%。胡宜娜等15基于大疆无人机载 Cubert UHD 185高光谱相机获取了光谱分辨率为 4 nm 的高光谱数据,并据此实现了对三江源草种的精细识别,最终识别精度约 94%。基于无人机高光谱的遥感数据可以同时满足高光谱分辨率(高光谱成像仪成像)和高空间分辨率(无人机低空飞行采集数据)的要求,在草种的物种水平精细识别方面具有较大的应用潜力。但是,目前这方面的研究仍然很少见,这可能受多方面因素限制。首先,遥感数据质量直接影响草种判别效果
25、,大多草种低矮细小,颜色、高度、形状等特征差异甚微,遥感数据精度受传感器限制,能捕捉的草种细微特征十分有限,导致基于遥感数据所提取的草种可分特征不充足。其次,样本数据获取难度大、训练样本数量不足、模型可靠性低,野外试验采集无人机高光谱遥感数据需要人力、物力和项目支撑,优异的数据资源获取需要结合草种物候期和天气等因素,因此,满足研究需求的最佳试验场地和试验时间可遇不可求,难以获取开展研究所需的数据量,尤其是采用机器学习、卷积神经网络等人工智能方法时,在模型训练阶段需要足量的标记样本数据作为支撑,才能训练出稳健的模型。目前,图 2Scopus平台关于无人机高光谱植被遥感的年度发文数量Fig.2 T
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