机器智能分类植物并估算植被覆盖获突破
国际著名期刊《农业森林气象》2019年7月刊发一篇题为《应用无人机和机器学习进行旱地生态系统植被分类与覆盖度计算》的研究论文,阐述了一项基于无人机影像自动分类荒漠植被并计算其覆盖度的新方法。新方法效率提高了1.1-2.9倍,人们可以在公众平台(www.uav-hirap.org)免费使用,并基于100公顷大样地开发了一种降低地面植被调查工作量的样方设计优化模型。该项目是在无人机遥感快速发展的基础上,研发的在景观尺度上精确监测温带疏林草原植被动态的新方法。项目研究的结果主要体现在3个方面。
一是可以快速、准确地对温带疏林草原的木本和草本植被进行自动分类并计算其盖度。 二是比常见的机器学习方法计算效率显著提高。新算法已开发完成“高分辨率无人机影像在线分析平台”,供研究人员自由使用。
三是对生态学野外取样设计的启示:构建模型优化设计地面调查样方。据了解,该成果是中国林科院荒漠化研究所和中科院植物所于2013年联合共建的100公顷大样地取得的阶段性成果之一。无人机和人工智能技术将成为林业、生态学研究和生态环境质量监测的有力工具,可大大减少野外工时,提高地面调整效率。(来源:中国绿色时报)