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基于HSV的多源遥感数据协同变色松树识别研究
摘要：
本研究基于多源遥感数据协同，采用HSV颜色空间方法，对变色松树进行了识别和分类。首先，利用高分辨率遥感影像和激光雷达数据获取松树的空间分布特征和高程信息。其次，结合地面调查数据，利用HSV颜色空间方法提取松树的颜色特征，进而实现对变色松树的快速自动识别。最后，本研究对实验结果进行了评估和分析，结果表明，基于HSV颜色空间方法的多源遥感数据协同变色松树识别，具有高效性和精确性，可以为林业资源管理提供支持。
关键词：多源遥感数据协同，变色松树，HSV颜色空间方法，自动识别，林业资源管理
Abstract：
Inthisstudy,basedonmulti-sourceremotesensingdatacooperation,theHSVcolorspacemethodwasusedtorecognizeandclassifythediscoloredpinetrees.Firstly,thespatialdistributioncharacteristicsandelevationinformationofpinetreeswereobtainedbyusinghigh-resolutionremotesensingimagesandlidardata.Secondly,combinedwithgroundsurveydata,thecolorfeaturesofpinetreeswereextractedbyusingtheHSVcolorspacemethod,andtherapidautomaticrecognitionofdiscoloredpinetreeswasrealized.Finally,theexperimentalresultswereevaluatedandanalyzed.TheresultsshowedthatthediscoloredpinetreerecognitionbasedonHSVcolorspacemethodandmulti-sourceremotesensingdatacooperationhadhighefficiencyandaccuracy,whichcouldprovidesupportforforestryresourcemanagement.
Keywords:Multi-sourceremotesensingdatacooperation,discoloredpinetrees,HSVcolorspacemethod,automaticrecognition,forestryresourcemanagement
一、引言
变色松树是一种常见的林业病害，会严重影响林业生产和森林生态系统的健康和稳定。因此，对变色松树的识别和监测，是林业资源管理的重要任务之一。遥感技术在林业资源管理中具有非常重要的应用价值。多源遥感数据协同可以提供更为全面和精确的数据信息，有助于实现对变色松树的自动精准识别和监测。本研究基于多源遥感数据协同，采用HSV颜色空间方法，对变色松树进行了识别和分类，具有高效性和精确性，可以为林业资源管理提供支持。
二、研究方法
2.1数据获取
本研究采用了高分辨率遥感影像和激光雷达数据对变色松树进行识别和分类。高分辨率遥感影像采用的是SPOT6遥感图像，分辨率为1米，用于获取变色松树的空间分布特征；激光雷达数据采用的是ALS遥感数据，用于获取变色松树的高程信息。
2.2数据预处理
本研究对遥感数据进行了预处理，主要包括图像配准和裁剪，将两幅遥感图像展开到相同的地理坐标系下，保证各像元在空间位置上对应。同时，对激光雷达数据进行点云滤波和大地高度转换，提取出地面高度信息。
2.3松树颜色特征提取
本研究采用HSV颜色空间方法提取松树的颜色特征。首先将RGB彩色图像转换为HSV颜色空间，并根据松树在HSV颜色空间中的特定颜色范围，提取出松树的颜色特征。具体而言，采用了基于阈值分割的方法，通过设定特定的上下阈值，将图像中的松树像素分类为松树类别。
2.4松树特征分类
本研究采用了支持向量机（SVM）算法对松树颜色特征进行分类。首先，将预处理好的遥感数据集划分为训练集和测试集。然后，在训练集上利用SVM算法进行训练，构建一个能够有效识别和分类变色松树的分类模型。最后将测试集中的松树数据输入分类模型进行分类，并评估分类结果的准确性。
三、实验结果与分析
本研究在广东省茂名市丰顺县采集了高分辨率遥感数据和激光雷达数据，实现了对变色松树的自动识别和分类。经过数据预处理，包括遥感图像配准，裁剪，激光点云滤波和大地高度转换，得到了高质量的遥感数据集。在进行颜色特征提取时，结合了地面实地调查数据和常规遥感数据，提高了松树颜色特征的准确