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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
ID：2803
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 20:04:08 Hits：1740
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 17:26（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
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。
Keywords
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
Speaker
周权
博士研究生 北京林业大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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