基于Android平臺提取草地植被覆蓋度的方法研究.pdf

1、草地植被覆蓋度是一個重要的生態(tài)學(xué)參數(shù)，是表征草地群落結(jié)構(gòu)及生長狀況的直接量化指標。在草場監(jiān)測和評價方面，快速準確的得到植被覆蓋度結(jié)果，可為了解草場退化情況、進行合理放牧等提供重要參考。目前，草地植被覆蓋度的提取辦法主要分為遙感反演法和地表實測法兩大類。在地表實測法中，數(shù)碼照相法最為簡單、高效，因此被廣泛研究。但是現(xiàn)有的基于數(shù)碼照片的覆蓋度提取方法，或多或少存在著人工干預(yù)、自動化困難等缺點。本研究從圖像識別角度出發(fā)，采用自動化圖像閾值分割

2、算法解決了傳統(tǒng)方法中人工設(shè)置分割閾值的問題，建立了適用于手機平臺提取草地植被覆蓋度的算法和技術(shù)。最終，基于Android平臺開發(fā)一套完整的植被覆蓋度計算APP，并在烏拉特中旗牧場開展了示范應(yīng)用。
　　本文主要結(jié)論如下:
　　(1)通過分析3種常用的顏色空間RGB、HIS、L*a*b*，確定適用于草地植被覆蓋度提取的顏色特征，依次為基于RGB空間的EXG指數(shù)、HIS的H分量、L*a*b*的a*分量。
　　(2)對比分析常

3、用的圖像分割方法，從分割結(jié)果和效率方面確立合適的方法。研究表明迭代法、最大類間方差法適合應(yīng)用于手機平臺，最大熵法分割圖像效果不佳，最終選用最大類間方法作為圖像分割方法。
　　(3)選取2015年9月中下旬的內(nèi)蒙古烏拉特中旗的草地照片數(shù)據(jù)，對比分析了EXG法、H分量法、a*分量法和目估法提取效果。研究發(fā)現(xiàn)，EXG方法效果最佳，絕對偏差平均值為4.0％，會產(chǎn)生低估現(xiàn)象;H分量法其次，會產(chǎn)生高估現(xiàn)象;a*分量法隨機誤差較大，效果最差，該

4、方法提取的效果與目估法相當(dāng)。對于南京地區(qū)的草地照片數(shù)據(jù)，3種方法均具有較高的估算精度，其中H分量法精度最高，絕對偏差平均值為3.1％。EXG方法和a*分量對圖像中陰影區(qū)域的植被有一定的識別能力，去除圖像中的陰影會使兩種方法誤差增大，H分量法在去除陰影后計算誤差降低顯著。因此使用EXG指數(shù)法和a*分量法在圖像分割前不需要做去陰影處理，而H分量法則需要。
　　(4)EXG指數(shù)法具有良好的環(huán)境適應(yīng)能力，能夠有效區(qū)分不同地物背景下的綠色或