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2衰退樟子松固沙林無人機多光譜監測技術規程DB21/T2599-2016樟DB21/T3280-2020退化樟DB21/T723-2010防風固33.2低空數字航空攝影low-altitudedigitalaerial判讀者通過直接觀察或借助判讀儀以研究地物在遙感影像或其他像片上反映的各種影像特43.15衰退樟子松無人機監測declineMongolianpinemonitorin3.16衰退樟子松光譜特征declineMongolianpinespectrumcha3.17衰退樟子松自動識別declineMongolianpineautomat3.18衰退樟子松自動定位declineMongolianpineautomati3.19衰退樟子松株數準確率declineMongolianpinerecognition53.20衰退樟子松識別誤差率declineMongolianpinerecognition3.21衰退樟子松定位誤差declineMongolianpinelo一種利用遙感影像不同譜段的線性或非線性組合計算的能反映綠色植物的生長狀況和分布（4）起降場附近應無正在使用雷達站、微波中繼、無線通信等干擾源，在不能確定的情況6攝區及其周圍應實地踏查，采集地形地面地貌、地表植被以及周邊機場、重要設施等信息；7a—無人機作業設備視場角，單位為度(°)N—相機分辨率，單位為（L）αm—被測點視線與地面垂線之間的夾角，單位為度(°)（2）航線規劃時應確保影像覆蓋監測區范圍，航線應按常規方法敷設分段飛行，平行于攝8（1）固定翼無人機完成作業后應停止拍攝，返回起降場上空，宜選擇迎風降落，不能迎風9（7）影像應畫面清晰，定位準確，無明顯條紋、點狀和塊狀噪聲，無數據丟失，無嚴重畸確定遙感影像近紅外波段和紅光波段，在遙感處理軟件中計算歸一化植被指數（NDVI8樟子松健康狀況（衰退狀況）實地調查在所選調查點內進行每木檢尺，測量胸徑、樹高等基本信息9.1樟子松固沙林區域確認·（1）對多光譜影像數據，應通過植被指數分析、特征提取和分類算法，提取樟子松固沙林（2）應將提取區域與近期森林實地調查結通過分割、分類、AI模擬等算法，根據三北工程區土壤背景特點，依據衰退樟子松色彩、成果評價時，通過模型預測質量和抽樣驗證質量對識別結果準確性與合理性定量分析判斷。識別召回率為識別結果中被驗證為衰退樟子松的株樹與識別結果中衰退樟子nij—第i樣本第j株衰退樟子松驗證結果；（1）定位誤差為識別結果中每株衰退樟子松地理位置與其在抽樣結果中驗證的地理位置之-），-收率度123456789

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