Outlining patches dominated by diff

Outlining patches dominated by different plants in wetland vegetation provides information on species succession, microhabitat patterns, wetland health and ecosystem services. Aerial photogrammetry and hyperspectral imaging are the usual data acquisition methods but the application of airborne laser scanning (ALS) as a standalone tool also holds promises for this field since it can be used to quantify 3-dimensional vegetation structure. Lake Balaton is a large shallow lake in western Hungary with shore wetlands that have been in decline since the 1970s. In August 2010, an ALS survey of the shores of Lake Balaton was completed with 1 pt/m 2 discrete echo recording. The resulting ALS dataset was processed to several output rasters describing vegetation and terrain properties, creating a sufficient number of independent variables for each raster cell to allow for basic multivariate classification. An expert-generated decision tree algorithm was applied to outline wetland areas, and within these, patches dominated by Typha sp. Carex sp., and Phragmites australis. Reed health was mapped into four categories: healthy, stressed, ruderal and die-back. The output map was tested against a set of 775 geo-tagged ground photographs and had a user's accuracy of >97% for detecting non-wetland features (trees, artificial surfaces and low density Scirpus stands), >72% for dominant genus detection and >80% for most reed health categories (with 62% for one category). Overall classification accuracy was 82.5%, Cohen's Kappa 0.80, which is similar to some hyperspectral or multispectral-ALS fusion studies. Compared to hyperspectral imaging, the processing chain of ALS can be automated in a similar way but relies directly on differences in vegetation structure and actively sensed reflectance and is thus probably more robust. The data acquisition parameters are similar to the national surveys of several European countries, suggesting that these existing datasets could be used for vegetation mapping and monitoring.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุปแพทช์ที่ครอบงำ โดยพืชในพื้นที่ชุ่มน้ำพืชผักให้ข้อมูลเกี่ยวกับการสืบพันธุ์ รูป microhabitat บริการสุขภาพและระบบนิเวศพื้นที่ชุ่มน้ำ วิธีการได้มาข้อมูลตามปกติแต่การประยุกต์ใช้การสแกน (ALS) เป็นเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนยังถือสัญญาสำหรับฟิลด์นี้เนื่องจากสามารถใช้วัดปริมาณโครงสร้าง 3 มิติพืชอากาศเลเซอร์ทางอากาศงานราชการและ hyperspectral ถ่ายภาพได้ บาเป็นทะเลสาบตื้นขนาดใหญ่ในฮังการีตะวันตกมีพื้นที่ชุ่มน้ำชายฝั่งที่มีการลดลงตั้งแต่ปี 1970 ใน 2553 สิงหาคม การสำรวจ ALS ของชายฝั่งของเล Balaton เสร็จพร้อมการบันทึกแบบแยกต่างหากสะท้อน 1 pt/m 2 ชุดข้อมูล ALS ผลประมวลผลหลายผลผลิต rasters อธิบายพืชและภูมิประเทศคุณสมบัติ สร้างจำนวนตัวแปรอิสระสำหรับแต่ละเซลล์ raster การอนุญาตสำหรับการจัดประเภทตัวแปรพหุพื้นฐานเพียงพอ อัลกอริทึมต้นไม้ตัดสินใจสร้างผู้เชี่ยวชาญถูกใช้เค้าร่างพื้นที่ชุ่มน้ำพื้นที่ และ ในแพทช์นี้ ครอบงำ โดยถ่านธูป sp. Carex sp. และออสเตรลิ Phragmites สุขภาพกกถูกแมปเป็นสี่ประเภท: สุขภาพ ความเครียด ruderal และ หลังตาย แผนที่แสดงผลทดสอบกับชุด 775 พื้น geo ติดแท็กภาพ และมีความถูกต้องของผู้ใช้ของ > 97% สำหรับการตรวจสอบคุณสมบัติไม่มีพื้นที่ชุ่มน้ำ (ต้นไม้ พื้นผิวเทียม และยืน Scirpus ความหนาแน่นต่ำ), > 72% สำหรับสกุลหลักการตรวจจับ และ > 80% สำหรับประเภทสุขภาพกกส่วนใหญ่ (62% สำหรับประเภทหนึ่ง) โดยรวม ความแม่นยำการจำแนกเป็น 82.5% กัปปะของโคเฮน 0.80 ซึ่งจะคล้ายกับบาง hyperspectral หรือศึกษา multispectral ALS ฟิวชั่น เมื่อเทียบกับ hyperspectral ถ่ายภาพ ALS สายประมวลผลสามารถเป็นแบบอัตโนมัติในลักษณะคล้ายกัน แต่อาศัยความแตกต่างในโครงสร้างของพืชและกำลังรู้สึกสะท้อนโดยตรง และจึงอาจจะแข็งแกร่งยิ่งขึ้น พารามิเตอร์การซื้อข้อมูลจะคล้ายกับการสำรวจชาติของหลายประเทศในยุโรป การแนะนำว่า สามารถใช้ชุดข้อมูลเหล่านี้ที่มีอยู่สำหรับพืชการแมป และการตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปแพทช์ที่โดดเด่นด้วยพืชแตกต่างกันในพืชในพื้นที่ชุ่มน้ำให้ข้อมูลเกี่ยวกับการสืบทอดสายพันธุ์รูปแบบ microhabitat สุขภาพในพื้นที่ชุ่มน้ำและบริการของระบบนิเวศ ภาพถ่ายทางอากาศและการถ่ายภาพ Hyperspectral เป็นปกติวิธีการเก็บข้อมูล แต่การประยุกต์ใช้เลเซอร์สแกนอากาศ (ALS) เป็นเครื่องมือแบบสแตนด์อโลนยังถือสัญญาสำหรับข้อมูลนี้เพราะมันสามารถใช้ในการวัดปริมาณโครงสร้างพืช 3 มิติ ทะเลสาบ Balaton เป็นทะเลสาบตื้นขนาดใหญ่ในภาคตะวันตกของฮังการีที่มีพื้นที่ชุ่มน้ำชายฝั่งที่ได้รับในการลดลงตั้งแต่ปี 1970 ในเดือนสิงหาคม 2010 การสำรวจของ ALS ชายฝั่งของทะเลสาบ Balaton เป็นที่เรียบร้อยแล้วกับ 1 คะแนน / m 2 บันทึกเสียงสะท้อนที่ไม่ต่อเนื่อง ชุดข้อมูล ALS ส่งผลให้ได้รับการประมวลผลเพื่อการส่งออกหลาย rasters อธิบายพืชและภูมิประเทศคุณสมบัติสร้างจำนวนที่เพียงพอของตัวแปรอิสระสำหรับเซลล์แรสเตอร์แต่ละคนที่จะอนุญาตให้มีการจัดหมวดหมู่หลายตัวแปรพื้นฐาน อัลกอริทึมต้นไม้ตัดสินใจผู้เชี่ยวชาญสร้างถูกนำไปใช้ร่างพื้นที่ชุ่มน้ำและภายในเหล่านี้แพทช์ครอบงำโดยธูปฤาษี Carex sp. และ Phragmites Australis สุขภาพได้ถูกแมปเป็นสี่ประเภท: สุขภาพดี, เครียด ruderal และตายกลับ แผนที่การส่งออกได้รับการทดสอบกับชุดของ 775 ทางภูมิศาสตร์ที่ติดแท็กรูปภาพพื้นดินและมีความถูกต้องของผู้ใช้> 97% สำหรับการตรวจสอบคุณสมบัติที่ไม่ใช่พื้นที่ชุ่มน้ำ (ต้นไม้, พื้นผิวเทียมและความหนาแน่นต่ำ Scirpus ยืน)> 72% สำหรับการตรวจสอบประเภทโดดเด่นและ > 80% สำหรับส่วนมากกกหมวดหมู่สุขภาพ (62% สำหรับหมวดหมู่เดียว) ความถูกต้องของการจัดหมวดหมู่โดยรวมเป็น 82.5% ของโคเฮนแคปป้า 0.80 ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับบางการศึกษาฟิวชั่น Hyperspectral หรือ multispectral-ALS เมื่อเทียบกับการถ่ายภาพ Hyperspectral ห่วงโซ่การประมวลผลของ ALS ได้โดยอัตโนมัติในลักษณะที่คล้ายกัน แต่อาศัยโดยตรงกับความแตกต่างในโครงสร้างพืชและกระตือรือร้นรู้สึกสะท้อนและจึงอาจจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น พารามิเตอร์เก็บข้อมูลมีความคล้ายคลึงกับการสำรวจแห่งชาติของหลายประเทศในยุโรปแสดงให้เห็นว่าสิ่งเหล่านี้ชุดข้อมูลที่มีอยู่สามารถนำมาใช้สำหรับการทำแผนที่พืชและการตรวจสอบ