基于多源遥感数据的植物物种分类与识别:研究进展与展望

论文摘要

物种分类与识别是生物多样性监测的基础,明确物种的类别及其分布是解决几乎所有生态学问题的前提。为深入了解基于多源遥感数据的植物物种分类与识别相关研究的发展现状和存在的问题,本文对2000年以来该领域的研究进行了总结分析,发现:当前大多数研究集中在欧洲和北美地区的温带或北方森林以及南非的热带稀树草原;使用最多的遥感数据是机载高光谱数据,而激光雷达作为补充数据,通过单木分割及提供单木的三维垂直结构信息,显著提高了分类精度;支持向量机和随机森林作为应用最广的非参数分类算法,平均分类精度达80%;随着计算机技术及机器学习领域的不断成熟,人工神经网络在物种识别领域得以迅速发展。基于此,本文对目前基于遥感数据的植物物种分类与识别中在分类对象复杂性、多源遥感数据整合、植物物候与纹理特征整合和分类算法技术等方面面临的挑战进行了总结,并建议通过整合多时相监测数据、高光谱和激光雷达数据、短波红外等特定波谱信息、采用深度学习等方法来提高分类精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孔嘉鑫,张昭臣,张健

关键词: 物种分类,物种识别,遥感监测,生物多样性,监督分类

来源: 生物多样性 2019年07期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 生物学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 华东师范大学生态与环境科学学院浙江天童森林生态系统国家野外科学观测研究站,上海污染控制与生态安全研究院

基金: 国家自然科学基金(31670439),华东师范大学公共创新服务平台(008)

分类号: Q949;TP79

页码: 796-812

总页数: 17

文件大小: 277K

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标签：物种分类论文;  物种识别论文;  遥感监测论文;  生物多样性论文;  监督分类论文;