【摘 要】
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为有效控制薇甘菊入侵,及时掌握其空间分布和动态变化,基于无人机高光谱数据,通过深度学习(DL)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等方法提取云南省德宏州微甘菊分布情况.结果表明,DL、SVM和RF等3种方法均有效实现了薇甘菊的分布提取,以DL方法的提取效果最佳,制图精度和用户精度分别为96.61％和95.00％;其次为RF方法,制图精度和用户精度分别为94.83％和91.67％;SVM方法的制图精度和用户精度分别为92.45％和81.67％.这3种方法均能很好提取薇甘菊集中分布区域,且DL和RF方法对
【机 构】
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中国林业科学研究院资源昆虫研究所,昆明 650223;南京林业大学信息科学技术学院,南京 210037;中国林业科学研究院资源昆虫研究所,昆明 650223;华南师范大学地理科学学院,广州 51063
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为有效控制薇甘菊入侵,及时掌握其空间分布和动态变化,基于无人机高光谱数据,通过深度学习(DL)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等方法提取云南省德宏州微甘菊分布情况.结果表明,DL、SVM和RF等3种方法均有效实现了薇甘菊的分布提取,以DL方法的提取效果最佳,制图精度和用户精度分别为96.61％和95.00％;其次为RF方法,制图精度和用户精度分别为94.83％和91.67％;SVM方法的制图精度和用户精度分别为92.45％和81.67％.这3种方法均能很好提取薇甘菊集中分布区域,且DL和RF方法对零散分布薇甘菊的识别效果优于SVM.因此,无人机高光谱影像为薇甘菊的监测、预警和精准防治提供了支撑和依据,对保护当地生态系统安全具有重要意义.
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