INVASIVE SPECIES MAPPING USING LOW COST HYPERSPECTRAL IMAGERY?
Steven Jay1?– Research Assistant
Dr. Rick Lawrence1?– Associate Professor
Dr. Kevin Repasky2?– Associate Professor
Charlie Keith2?– Research Assistant
1Department of Land Resources and Environmental Science Montana State University – Bozeman
2Department of Electrical & Computer Engineering Montana State University – Bozeman 128 AJM Hall Montana State University Bozeman, MT 59717
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入侵物種的監測長(cháng)久以來(lái)是一個(gè)耗時(shí)、昂貴且無(wú)效的工作。遙感是監測入侵物種的一種手段，然而，由于經(jīng)費、時(shí)間和準確度的問(wèn)題，限制了這種方法。
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本研究評估了一款性?xún)r(jià)比較高的高光譜成像儀監測并區分坐落在草地生態(tài)系統的乳漿大戟（Euphorbia esula）。從2008年夏季開(kāi)始每周搜集地面圖像，以識別乳漿大戟可以被準確監測和成像的物候期。高光譜成像儀獲取的每周圖像同時(shí)可用于評價(jià)時(shí)間序列分類(lèi)，而傳統的方法需要花費大量經(jīng)費。本研究使用了隨機森林模型進(jìn)行圖像分類(lèi)，分類(lèi)準確度與使用傳統實(shí)驗室分析手段獲取的數據進(jìn)行了原始匹配，多重時(shí)間分類(lèi)可以提高分類(lèi)準確度。將來(lái)的研究將配合該設備在無(wú)人機或低空飛行器上進(jìn)行低成本且有效的入侵物種監測。
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研究對象：
乳漿大戟：歐亞大陸入侵植物，有毒。它生長(cháng)在礦物裸土中，在牧場(chǎng)、荒地、休耕農田泛濫，急需管理措施減小放牧和農田損失，傳統的除草劑方法無(wú)效，放羊或者人工除草較有效。
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傳統方法監測中的問(wèn)題：
使用地面觀(guān)測方法較難監測且價(jià)格昂貴，因此對于管理措施的效果評價(jià)較難。GPS結合GIS的手段對于監測和制圖較有效，但是需要很大的經(jīng)費和技術(shù)支持。
遙感手段成為研究入侵植物的一種廣泛使用的方法，由于影像可以覆蓋較大研究區域，可以獲取地面調查所沒(méi)有調查到的版塊數據。但是繪圖相對成本較高，且有些衛星傳感器的空間分辨率和光譜分辨率低，時(shí)間分辨率有限，準確度有問(wèn)題，且數據分析和整合要求強大的技術(shù)團隊。
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遙感方法監測入侵物種：
搜集大量的光譜信息，但是價(jià)格貴、數據處理難，限制了應用
隨機森林分類(lèi)模型被用于對多光譜和高光譜圖像進(jìn)行分類(lèi)。適用于均勻植物群落，以及混合植物群落。
多時(shí)期的高光譜圖像數據可以反映植物的物候期。
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研究方法：
儀器選擇：
Pika II（美國Resonon公司）
400-900nm，分辨率：2.1nm,位深度：12，幀頻：60/s
隔7-10天獲取一張圖像（均在上午9-11點(diǎn)拍攝），共獲得11幅圖像
參考布：2x2m，3塊藍色參考布，像元分辨率5cm
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如何測量？
PIKA II：用三腳架固定在山頂上，人工定時(shí)拍攝山谷區域的高光譜圖像
地面實(shí)測：隨機設置35個(gè)參考點(diǎn)，小旗子標記，GPS信息，
1m樣方調查，植被密度，0-174株/m2
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像元分辨率：通過(guò)測圖像中的參考點(diǎn)和實(shí)測GPS位置間的像元數量來(lái)計算；
分辨率檢驗：通過(guò)2x2m參考布獲得的像元來(lái)檢驗；
原始數據：提取和平均參考布向外0.5m半徑內的像元作為練習數據；
使用random forest 算法分析每張圖像，處理每個(gè)像元，區分為有大戟出現的和無(wú)大戟出現的，像元與原始位置進(jìn)行匹配，繪制了有大戟和無(wú)大戟出現的圖像區域；
單一時(shí)間圖像分類(lèi)：在使用這一技術(shù)監測草場(chǎng)的大戟具有一定成效，11幅不同時(shí)間獲取的估算精度是在72%-95%，估算的最佳時(shí)間是在7月初，此時(shí)大戟的開(kāi)花期到達頂峰，后期就開(kāi)始衰老，早期難以辨識。
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結論：
1. 本研究的初步結論非常有前景，因為單獨一天的數據可與其他高光譜測量數據相匹配，對現有的分析進(jìn)行進(jìn)一步研究并減小誤差將會(huì )使得研究結果更加有價(jià)值。
2. 這種高性?xún)r(jià)比的高光譜傳感器的發(fā)展將會(huì )成為高光譜遙感科學(xué)的突破，并將為高光譜數據的應用擴展新天地。
3. 準確、耐用、和低成本的高光譜傳感器將為潛在的多時(shí)間尺度的高光譜分析和多平臺（如無(wú)人機和輕型飛機）應用提供更廣闊的機遇。
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