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應(yīng)用高光譜成像技術(shù)監(jiān)測物種入侵

瀏覽次數(shù):4204 發(fā)布日期:2016-9-6  來源:理加聯(lián)合

INVASIVE SPECIES MAPPING USING LOW COST HYPERSPECTRAL IMAGERY 

Steven Jay1 – Research Assistant
Dr. Rick Lawrence1 – Associate Professor
Dr. Kevin Repasky2 – Associate Professor
Charlie Keith– Research Assistant
1Department of Land Resources and Environmental Science Montana State University – Bozeman
2Department of Electrical & Computer Engineering Montana State University – Bozeman 128 AJM Hall Montana State University Bozeman, MT 59717
 
入侵物種的監(jiān)測長久以來是一個(gè)耗時(shí)、昂貴且無效的工作。遙感是監(jiān)測入侵物種的一種手段,然而,由于經(jīng)費(fèi)、時(shí)間和準(zhǔn)確度的問題,限制了這種方法。
 
本研究評估了一款性價(jià)比較高的高光譜成像儀監(jiān)測并區(qū)分坐落在草地生態(tài)系統(tǒng)的乳漿大戟(Euphorbia esula)。從2008年夏季開始每周搜集地面圖像,以識別乳漿大戟可以被準(zhǔn)確監(jiān)測和成像的物候期。高光譜成像儀獲取的每周圖像同時(shí)可用于評價(jià)時(shí)間序列分類,而傳統(tǒng)的方法需要花費(fèi)大量經(jīng)費(fèi)。本研究使用了隨機(jī)森林模型進(jìn)行圖像分類,分類準(zhǔn)確度與使用傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室分析手段獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了原始匹配,多重時(shí)間分類可以提高分類準(zhǔn)確度。將來的研究將配合該設(shè)備在無人機(jī)或低空飛行器上進(jìn)行低成本且有效的入侵物種監(jiān)測。
 
研究對象:
乳漿大戟:歐亞大陸入侵植物,有毒。它生長在礦物裸土中,在牧場、荒地、休耕農(nóng)田泛濫,急需管理措施減小放牧和農(nóng)田損失,傳統(tǒng)的除草劑方法無效,放羊或者人工除草較有效。
 
傳統(tǒng)方法監(jiān)測中的問題:

使用地面觀測方法較難監(jiān)測且價(jià)格昂貴,因此對于管理措施的效果評價(jià)較難。GPS結(jié)合GIS的手段對于監(jiān)測和制圖較有效,但是需要很大的經(jīng)費(fèi)和技術(shù)支持。

遙感手段成為研究入侵植物的一種廣泛使用的方法,由于影像可以覆蓋較大研究區(qū)域,可以獲取地面調(diào)查所沒有調(diào)查到的版塊數(shù)據(jù)。但是繪圖相對成本較高,且有些衛(wèi)星傳感器的空間分辨率和光譜分辨率低,時(shí)間分辨率有限,準(zhǔn)確度有問題,且數(shù)據(jù)分析和整合要求強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

 
遙感方法監(jiān)測入侵物種:
  • 高光譜分辨率,低空間分辨率——高光譜傳感器
搜集大量的光譜信息,但是價(jià)格貴、數(shù)據(jù)處理難,限制了應(yīng)用
  • 高空間分辨率,低光譜分辨率
隨機(jī)森林分類模型被用于對多光譜和高光譜圖像進(jìn)行分類。適用于均勻植物群落,以及混合植物群落。
多時(shí)期的高光譜圖像數(shù)據(jù)可以反映植物的物候期。
 
研究方法:
 
儀器選擇:
Pika II(美國Resonon公司)
400-900nm,分辨率:2.1nm,位深度:12,幀頻:60/s
隔7-10天獲取一張圖像(均在上午9-11點(diǎn)拍攝),共獲得11幅圖像
參考布:2x2m,3塊藍(lán)色參考布,像元分辨率5cm
 
如何測量?
PIKA II:用三腳架固定在山頂上,人工定時(shí)拍攝山谷區(qū)域的高光譜圖像
地面實(shí)測:隨機(jī)設(shè)置35個(gè)參考點(diǎn),小旗子標(biāo)記,GPS信息,
1m樣方調(diào)查,植被密度,0-174株/m2
 
像元分辨率:通過測圖像中的參考點(diǎn)和實(shí)測GPS位置間的像元數(shù)量來計(jì)算;
分辨率檢驗(yàn):通過2x2m參考布獲得的像元來檢驗(yàn);
原始數(shù)據(jù):提取和平均參考布向外0.5m半徑內(nèi)的像元作為練習(xí)數(shù)據(jù);
使用random forest 算法分析每張圖像,處理每個(gè)像元,區(qū)分為有大戟出現(xiàn)的和無大戟出現(xiàn)的,像元與原始位置進(jìn)行匹配,繪制了有大戟和無大戟出現(xiàn)的圖像區(qū)域;
單一時(shí)間圖像分類:在使用這一技術(shù)監(jiān)測草場的大戟具有一定成效,11幅不同時(shí)間獲取的估算精度是在72%-95%,估算的最佳時(shí)間是在7月初,此時(shí)大戟的開花期到達(dá)頂峰,后期就開始衰老,早期難以辨識。
 

結(jié)論:

1. 本研究的初步結(jié)論非常有前景,因?yàn)閱为?dú)一天的數(shù)據(jù)可與其他高光譜測量數(shù)據(jù)相匹配,對現(xiàn)有的分析進(jìn)行進(jìn)一步研究并減小誤差將會使得研究結(jié)果更加有價(jià)值。

2. 這種高性價(jià)比的高光譜傳感器的發(fā)展將會成為高光譜遙感科學(xué)的突破,并將為高光譜數(shù)據(jù)的應(yīng)用擴(kuò)展新天地。

3. 準(zhǔn)確、耐用、和低成本的高光譜傳感器將為潛在的多時(shí)間尺度的高光譜分析和多平臺(如無人機(jī)和輕型飛機(jī))應(yīng)用提供更廣闊的機(jī)遇。

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來源:理加聯(lián)合科技有限公司
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E-mail:rain@li-ca.com

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