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基于无人机多光谱和机器学习的芦苇地上生物量反演研究
1
作者
张晓彤
刘明月
+7 位作者
郎红梅
张龙丰
尹轩
刘玮佳
张永彬
吴风华
李富平
满卫东
《生态学报》
北大核心
2025年第15期7314-7325,共12页
植被地上生物量(AGB)是反映湿地生态系统功能状态与健康水平的重要生态参数,可为生态系统稳定性分析和碳汇能力评估提供关键支撑。以滨海典型芦苇湿地为研究对象,基于无人机获取的高分辨率多光谱影像和113个实测芦苇AGB样本,系统评估不...
植被地上生物量(AGB)是反映湿地生态系统功能状态与健康水平的重要生态参数,可为生态系统稳定性分析和碳汇能力评估提供关键支撑。以滨海典型芦苇湿地为研究对象,基于无人机获取的高分辨率多光谱影像和113个实测芦苇AGB样本,系统评估不同特征变量组合的建模效果,并利用随机森林(RF)算法的重要性分析对变量进行筛选。随后分别构建了RF、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)三种机器学习算法模型,对筛选后的特征变量进行建模与精度对比,旨在探索基于低空遥感技术开展湿地植被生物量反演的可行路径,建立适用于湿地生态监测的高效估算框架。研究结果表明,联合使用多光谱波段反射率与植被指数的变量组合显著优于单一变量类型,能够有效提升AGB估算精度。在三种建模算法中,XGBoost模型性能最优,R2为0.731,RMSE为0.184kg/m^(2),RPD达到2.431,表现出较强的稳定性与鲁棒性。空间分布分析结果显示,研究区芦苇AGB具有显著的空间异质性,高值区主要分布于水体周边的浅水带及地势低洼区域,而地势较高区域的AGB值相对较低。定量统计显示,研究区芦苇总AGB为3038.78吨,芦苇AGB值范围为0.486-1.705kg/m^(2),平均为0.88kg/m^(2)。变量贡献分析显示,红边波段及其衍生植被指数,特别是修正型叶绿素吸收反射植被指数(MCARI),在芦苇AGB反演模型中的贡献度较高,表明其在捕捉湿地植被的叶绿素含量和冠层结构变化方面具有较强的敏感性,对AGB的估算精度有显著提升作用。本研究不仅验证了基于无人机多光谱影像结合机器学习算法进行芦苇AGB反演的可行性和有效性,也为后续开展湿地生态系统功能评价、碳储量估算及关键栖息地监测提供了科学依据。
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关键词
机器学习
地上生物量
植被指数
无人机反演
变量组合
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职称材料
题名
基于无人机多光谱和机器学习的芦苇地上生物量反演研究
1
作者
张晓彤
刘明月
郎红梅
张龙丰
尹轩
刘玮佳
张永彬
吴风华
李富平
满卫东
机构
华北
理
工
大学
矿业
工
程学院
华北理工大学河北省矿区生态修复产业技术研究院
华北
理
工
大学
矿产资源绿色开发与
生态
修复
协同创新中心
唐山市自然资源和规划局
出处
《生态学报》
北大核心
2025年第15期7314-7325,共12页
基金
河北省自然科学基金项目(D2023209008)
河北省中央引导地方科技发展资金项目(236Z3305G)
国家自然科学基金项目(41901375,52274166)。
文摘
植被地上生物量(AGB)是反映湿地生态系统功能状态与健康水平的重要生态参数,可为生态系统稳定性分析和碳汇能力评估提供关键支撑。以滨海典型芦苇湿地为研究对象,基于无人机获取的高分辨率多光谱影像和113个实测芦苇AGB样本,系统评估不同特征变量组合的建模效果,并利用随机森林(RF)算法的重要性分析对变量进行筛选。随后分别构建了RF、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)三种机器学习算法模型,对筛选后的特征变量进行建模与精度对比,旨在探索基于低空遥感技术开展湿地植被生物量反演的可行路径,建立适用于湿地生态监测的高效估算框架。研究结果表明,联合使用多光谱波段反射率与植被指数的变量组合显著优于单一变量类型,能够有效提升AGB估算精度。在三种建模算法中,XGBoost模型性能最优,R2为0.731,RMSE为0.184kg/m^(2),RPD达到2.431,表现出较强的稳定性与鲁棒性。空间分布分析结果显示,研究区芦苇AGB具有显著的空间异质性,高值区主要分布于水体周边的浅水带及地势低洼区域,而地势较高区域的AGB值相对较低。定量统计显示,研究区芦苇总AGB为3038.78吨,芦苇AGB值范围为0.486-1.705kg/m^(2),平均为0.88kg/m^(2)。变量贡献分析显示,红边波段及其衍生植被指数,特别是修正型叶绿素吸收反射植被指数(MCARI),在芦苇AGB反演模型中的贡献度较高,表明其在捕捉湿地植被的叶绿素含量和冠层结构变化方面具有较强的敏感性,对AGB的估算精度有显著提升作用。本研究不仅验证了基于无人机多光谱影像结合机器学习算法进行芦苇AGB反演的可行性和有效性,也为后续开展湿地生态系统功能评价、碳储量估算及关键栖息地监测提供了科学依据。
关键词
机器学习
地上生物量
植被指数
无人机反演
变量组合
Keywords
machine learning
aboveground biomass
vegetation index
UAV inversion
variable combinations
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机多光谱和机器学习的芦苇地上生物量反演研究
张晓彤
刘明月
郎红梅
张龙丰
尹轩
刘玮佳
张永彬
吴风华
李富平
满卫东
《生态学报》
北大核心
2025
0
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