报告详情
基于时序性无人机高光谱和激光雷达数据的我国西北地区的杨树林的森林健康监测
编号：2803
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-12 20:04:08 浏览：737次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 17:26（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-8] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.12、专题7.5（19日下午，303）
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摘要
我国三北地区的杨树防护林正遭受生物胁迫（光肩星天牛）和非生物胁迫（干旱）的双重威胁，两者均可导致树木缺水死亡，但需采取不同的管理策略。为此，开发一种区分这两种胁迫的大规模监测方法尤为关键。同时，鉴于物候作用的影响，在生长季内寻找最佳监测窗口期对提高监测效率也十分重要。本研究通过结合时序性无人机高光谱与激光雷达数据，并通过人工灌溉精确控制杨树的干旱程度，运用机器学习技术筛选出能敏感反映两种胁迫差异的变量。结果显示，在9月，所选敏感变量能以75%的准确率区分杨树受到的胁迫类型，证明了利用无人机高光谱和激光雷达数据准确区分杨树生物和非生物胁迫的可行性，为森林干旱与虫害胁迫的监测和管理提供了科学依据。
关键词
无人机 光肩星天牛 干旱 监测 高光谱 激光雷达 机器学习 特征选择
报告人
周权
博士研究生 北京林业大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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