DOI：?10.5846/stxb201803300694

韓東，王浩舟，鄭邦友，王鋒. 基于無人機和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長季動態估計. 生態學報， 2018， 38（18）：6655-6663

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基于無人機和決策樹算法的榆樹疏林草原植被類型劃分

和覆蓋度生長季動態估計

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韓東¹，王浩舟^1,2，鄭邦友³，王鋒^1，*

1? 中國林業科學院荒漠化研究所，北京 ??100091

2? The Faculty of Forestry & Environmental Management,?University of New Brunswick,?Fredericton,?NB E3B 5A3,?Canada

3? CSIRO Agriculture and Food,?Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road,?St Lucia,?4067,?QLD,?Australia

摘要：

植被覆蓋度是評估生態環境質量與植被生長的重要指標，也是全球眾多陸面過程模型和生態系統模型中表達植被動態的重要參數。衛星遙感和地面測量是估算植被覆蓋度的常見方法。然而，如何精確估計榆樹疏林草原上木本、草本不同類型植被的覆蓋度仍然具有挑戰性。無人機飛行系統有效的補充了區域尺度低空間分辨率的衛星遙感影像與樣地尺度實地調查之間的缺口，為精確的監測、評估疏林草原的植被動態提供了新途徑。利用無人機監測平臺和決策樹算法構建了一套快速、準確、自動獲取景觀尺度植被類型和估算植被覆蓋度的自動化工具，以渾善達克沙地榆樹疏林草原為對象，應用無人機監測平臺對榆樹疏林草原長期定位監測大樣地2017年生長季植被狀況進行7次監測。

結果表明：

1）無人機植被監測平臺數據飛行高度100 m，獲取的樣地數字正射影像空間分辨率為2.67 cm/像元，遠高于高分衛星影像，利用決策樹算法基于數字正射影像可以實現自動劃分榆樹疏林草原木本和草本植被類型和估算植被覆蓋度；

2）生長季內榆樹疏林草原木本植被覆蓋度為（19±2）%，草本植被覆蓋度為（50±8）%，植被總覆蓋度為（69±9）%，相對于木本植被，草本植被生長季內蓋度變幅較大；

3）在整個生長季中，木本植被和草本植被對植被總覆蓋度的平均貢獻率分別為27%和73%，草本植被對植被總蓋度的貢獻遠大于木本植被，榆樹疏林草原植被的蓋度主要受草本植被的影響。本研究證明無人機監測平臺是一種高效、準確的植被監測工具，結合機器學習算法，實現了景觀尺度植被類型的自動劃分和不同類型植被覆蓋度快速獲取；在渾善達克沙地榆樹疏林草原地區首次獲取了木本植被和草本植被覆蓋度的生長季動態。該平臺未來可應用于各種類型生態系統植被類型劃分、監測和評估。

圖 １　 中國內蒙古自治區渾善達克沙地榆樹疏林草原長期原位監測大樣地

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圖 ２　 基于無人機監測平臺和機器學習算法分析木本、草本植被類型

和覆蓋度估算工作流程圖

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圖 ３　 渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監測大樣地2017年生長季不同時期正射數影像（分辨率：2.67ｃｍ/像元）和植被分類結果

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圖 ４　 渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監測大樣地2017年生長季木本植被，草本植被和植被總植被覆蓋度動態

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圖 ５　 2017年渾善達克沙地榆樹疏林草原長期定位監測大樣地生長季不同時間木本植被和草本植被對總植被覆蓋度的貢獻

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本研究構建的無人機植被監測平臺主要包括飛行方案規劃、原始影像獲取、基礎數據產品生產和圖像自動分析。研究首次獲取了渾善達克沙地榆樹疏林草原生態系統木本植被和草本植被覆蓋度的生長季動態，結果表明該生態系統植被總覆蓋度的變化主要受草本植被的影響。對榆樹疏林草原生態系統植被生長季動態觀測證明，無人機植被監測平臺是一種高效、準確的植被監測工具，未來也可應用于其他各種類型生態系統植被的監測和評估。

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