中国-巴西联合研究团队-结合无人机光谱、纹理与几何特征提升高多样性湿地草本植物制图精度 | MDPI Remote Sensing

该研究针对高多样性湿地生态系统中草本植物精准制图的紧迫需求，指出传统卫星遥感空间分辨率不足及复杂物种间严重的“光谱拟态”现象是当前遥感植被分类的主要瓶颈。研究以湖北省神农架大九湖国家湿地公园为试验区，利用无人机获取0.5厘米RGB和2厘米多光谱影像，通过面向对象图像分析构建了包含光谱、纹理和几何的三维特征空间。研究采用XGBoost模型进行物种分类，结果显示“光谱+纹理+几何”全特征组合下总体精度达81.9%，Macro-F1达0.807，相比仅依赖光谱数据提升了10.5个百分点。其中，几何特征如长宽比在区分形态各异的植物时表现出极强的互补能力，有效缓解了“光谱拟态”问题。该框架还成功监测到入侵物种在两年度间的扩张趋势。研究结论表明，融合无人机多源特征可显著提升高多样性湿地草本植物制图精度，为生物多样性动态监测提供了精确技术手段。