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使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
检测并绘制松属植物中槲寄生发生率的图表...
槲寄生在法国赤松林中发生率的上升是阿尔卑斯山赤松林保护和可持续性面临的主要问题之一。与天然林相比，人工林更容易受到生物入侵。研究区域覆盖着针叶林（低海拔地区主要是法国赤松），法国西南部阿尔卑斯山的一部分黑森林受到半寄生虫槲寄生的严重影响。由于槲寄生的发生，研究区域的法国赤松树枝肿胀、树体弯曲；树木死亡率惊人。为了管理和尽量减少生物入侵，检测和绘图在森林保护中起着关键作用。通过遥感技术检测和绘制生物入侵地图是研究人员要克服的挑战。高分辨率 (VHR) 卫星图像和航空图像的进步以及遥感和 GIS 技术的应用，已在森林健康状况的检测、绘图和监测方面显示出良好的效果。在本研究中，数字航空正射影像（分辨率 15 厘米）和 VHR 卫星图像 WorldView-2（全色 0.5m 和多光谱 2m）用于通过基于像素的最大似然分类器检测和绘制欧洲松林中槲寄生的存在。在 WorldView-2 光学影像上，成功绘制了欧洲松林的分布，精度较高（96%），kappa 系数为 0.84。存在槲寄生的欧洲赤松在所有波段的光谱反射率都较低，但 WorldView-2 的 NIR1、NIR2 和红边对槲寄生的区分能力更强。同样，植被指数 NDVI 85（红光和 NIR2 的波段组合）也有区分槲寄生的潜力。此外，结果表明，槲寄生与海拔呈负相关和显著相关（r=-0.5135；p<0.01），而与欧洲赤松的 DBH 呈显著正相关（r=0.52；p<0.01）。通过使用海拔和 DBH 建立了弱但统计显著的多元回归和逻辑回归，以模拟欧洲赤松树中槲寄生的发生率。通过应用基于像素的最大似然算法对松林中的槲寄生进行检测，在 WorldView-2 图像中实现了总体分类准确率 (86%) 和 kappa 系数 (0.52)。2m 分辨率 WV-2 与 0.15cm 分辨率正射影像分类输出的比较表明，空间分辨率较低但光谱分辨率较高的 WV-2 影像的分类精度较高（86%）。这项研究揭示了高分辨率光学影像在检测和绘制树木侵染地图方面具有巨大潜力。检测和绘制此类生物入侵地图可为更好地管理森林提供有用信息。关键词：检测和绘图、欧洲赤松、槲寄生、光学影像、生物入侵
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
全长研究论文现代光学传感技术及其在农业Sheetanshu Gupta 1，Dhirendra Kumar 2，Ahmed
全长研究论文现代光学传感技术及其在农业工作表上的应用1，dhirendra kumar 2，艾哈迈德·阿齐兹3，穆罕默德·A·E·E·阿卜杜拉曼4,5，科斯坦扎·菲奥伦蒂诺6 *范围，北阿坎德邦263145，印度2，印度哈里亚纳邦Bhiwani的Chaudhary Bansi Lal University植物学系。3塔什肯特州经济大学，乌兹别克斯坦塔什肯特。4环境研究和土地使用部，国家遥感和太空科学的国家权威（NARS），开罗1564年，埃及。5农业和农村事务部农业遥感的主要实验室/中国农业科学院农业资源与地区规划研究所，中国北京100081，中国。6农业，林业和环境科学学院（安全），巴西里卡塔大学，Viale Dell'ateneo Lucano，10，85100 Potenza，意大利Potenza。 7农业学院Sohag University，Sohag的农业学院，埃及82524。 2024年6月12日收到； 2024年7月25日接受的现代农业面临的挑战是在更少的土地上生产更多的食物，以满足不断增长的全球人口的需求，同时最大程度地减少其对环境的影响。 为了实现这一目标，精确的农业已成为一种变革性的方法，利用了尖端技术来优化农业实践。 在这些技术中，现代光学传感由于其多功能性，无损性和高分辨率功能而引起了极大的关注。6农业，林业和环境科学学院（安全），巴西里卡塔大学，Viale Dell'ateneo Lucano，10，85100 Potenza，意大利Potenza。7农业学院Sohag University，Sohag的农业学院，埃及82524。 2024年6月12日收到； 2024年7月25日接受的现代农业面临的挑战是在更少的土地上生产更多的食物，以满足不断增长的全球人口的需求，同时最大程度地减少其对环境的影响。 为了实现这一目标，精确的农业已成为一种变革性的方法，利用了尖端技术来优化农业实践。 在这些技术中，现代光学传感由于其多功能性，无损性和高分辨率功能而引起了极大的关注。7农业学院Sohag University，Sohag的农业学院，埃及82524。2024年6月12日收到； 2024年7月25日接受的现代农业面临的挑战是在更少的土地上生产更多的食物，以满足不断增长的全球人口的需求，同时最大程度地减少其对环境的影响。为了实现这一目标，精确的农业已成为一种变革性的方法，利用了尖端技术来优化农业实践。在这些技术中，现代光学传感由于其多功能性，无损性和高分辨率功能而引起了极大的关注。本评论探讨了光学传感技术的最新发展及其在农业中的广泛应用，深入研究了这些传感器背后的原理，它们的优势以及它们彻底改变农业的各个方面的潜力，包括作物监测，疾病检测，土壤分析和养分管理。此外，还讨论了针对农业中光学传感的广泛采用的挑战和机遇，这突出了导致适当采用的数据集成，技术标准化和农民意识的需求。通过对当前的最新和未来前景进行全面检查，本综述旨在证明现代光学传感技术如何有可能实现可持续和高效的农业。关键词：光学感应，精确农业，作物监测，疾病检测，土壤分析，养分管理，归一化差异植被指数（NDVI）。引言精确农业的不断发展的景观一直是人类文明的基石，