Research on UAV Hyperspectral of Tree Species Classification based on Machine Learning Algorithms and Spatial Resolution Adjustment

Fig. 5. Classification accuracy trends of random forests and support vector machine algorithms based on different spatial resolutions of images for different tree species in the research area

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Table 1. Table 1List of 20 tree types sampl in the study area

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Table 1. Table 1List of 20 tree types sampl in the study area

树种	样本数（棵）	树种	样本数（棵）	树种	样本数（棵）	树种	样本数（棵）
桉树	30	红豆杉	38	木芙蓉	32	雪松	22
灯台	36	梨树	32	桑树	31	银桦	27
枫香	31	栎树	40	水杉	29	银木	22
桂花	41	栾树	43	喜树	24	皂荚	32
含笑	30	梅	32	香椿	30	樟树	114

Table 2. Table 2Original band information of hyperspectral image

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Table 2. Table 2Original band information of hyperspectral image

波段	波段范围/nm	空间分辨率/m
B1~B12	380~430（紫）	0.12
B13~B24	430~470（蓝）	0.12
B25~B33	470~500（青）	0.12
B34~B51	500~560（绿）	0.12
B52~B60	560~590（黄）	0.12
B61~B69	590~620（橙）	0.12
B70~B110	620~760（红）	0.12
B111~B176	760~1 000（近红外）	0.12

Table 3. Table 3Calculation of hyperspectral image vegetation index

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Table 3. Table 3Calculation of hyperspectral image vegetation index

序号	名称	计算公式	参考文献
1	花青素反射指数1（ARI_1）	(1/B49)-(1/B93)	[43]
2	花青素反射指数2（ARI_2）	((1/B49)-(1/B93))*B121	[43]
3	类胡萝卜素反射指数1（CRI_1）	(1/B38)-(1/B49)	[43]
4	类胡萝卜素反射指数2（CRI_2）	(1/B38)-(1/B93)	[43]
5	病害水分胁迫指数（DWSI）	B49/B87	[44]
6	增强型植被指数（EVI）	2.5(B121-B85)/(B121+6B85-7.5*B26+1)	[45]
7	绿色归一化植被指数（GNDVI）	(B121-B49)/(B121+B49)	[46]
8	归一化叶绿素指数（ND_chl）	(B157-B95)/(B157+B95)	[47]
9	归一化植被指数（NDVI）	(B121-B87)/(B121+B87)	[48]
10	光化学植被指数（PRI）	(B42-B55)/(B42+B55)	[49]
11	植被衰减指数（PSRI）	(B87-B34)/B107	[50]
12	植被水分指数（PWI）	B149/B168	[51]
13	红边拐点指数（REP）	700+40*(((B85+B117)/2-B93)/(B105-B93))	[52]
14	红边植被胁迫指数（RVSI）	((B97+B107)/2)-B103	[53]
15	简单比值指数（SR）	B121/B87	[54]
16	绿色植被指数（VIgreen）	(B49-B87)/(B49+B87)	[55]
17	Vogelmann红边指数1（VOG_1）	B105/B99	[56]
18	Vogelmann红边指数2（VOG_2）	(B103-B107)/(B97+B101)	[57]
19	修正归一化植被指数（MNDVI）	(B109-B105)/(B109+B105)	[57]
20	抗大气植被指数（ARVI）	(B121-2B84+B20)/(B121+2B84-B20)	[58]
21	土壤调节植被指数（SAVI）	(1+0.5)*(B121-B84)/(B121+B84+0.5)	[59]
22	优化型土壤调节植被指数（OSAVI）	(1+0.16)*(B121-B84)/(B121+B84+0.16)	[60]
23	改进型土壤调节植被指数（MSAVI）	0.5(B121+1-sqrt((2B121+1)^2-8*(B121-B87)))	[61]
24	绿色植被指数1（VIgreen_1）	(B49-B84)/(B49+B84)	[55]
25	简单比值指数1（SR_1）	B99/B84	[54]
26	简单比值指数2（SR_2）	B141/B84	[54]
27	简单比值指数3（SR_3）	B164/B98	[54]
28	植被水分指数1（PWI_1）	B159/B166	[51]
29	植被衰减指数1（PSRI_1）	(B84-B34)/B99	[50]
30	类胡萝卜素反射指数1_1（CRI1_1）	(1/B34)-(1/B49)	[44]
31	类胡萝卜素反射指数2_1（CRI2_1）	(1/B40)-(1/B99)	[44]
32	绿色归一化植被1（GNDVI_1）	(B141-B49)/(B141+B49)	[46]

Table 4. Table 4Classification results of 20 tree species under original spatial resolution

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Table 4. Table 4Classification results of 20 tree species under original spatial resolution

分类方法	变量类型	变量数目	特征变量	整体精度	Kappa
随机森林	原始波段	9	B34、B40、B49、B56、B84、B99、B159、B147、B166	0.45	0.41
	植被指数	12	ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、RVSI、MNDVI、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.47	0.43
	原始波段+ 植被指数	17	B34、B40、B84、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、MNDVI、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.50	0.46
支持向量机	原始波段	9	B34、B40、B49、B56、B84、B99、B159、B147、B166	0.43	0.38
	植被指数	12	ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、RVSI、MNDVI、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.47	0.42
	原始波段+ 植被指数	17	B34、B40、B84、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、MNDVI、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.50	0.46

Table 5. Table 5Impact of different spatial resolutions on the classification results of 10 tree species

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Table 5. Table 5Impact of different spatial resolutions on the classification results of 10 tree species

分类方法	空间分辨率	变量数量	特征变量	整体精度	Kappa
支持向量机	0.12 m	9	B34、B40、B166、ARI1、PRI、PSRI、MNDVI、PWI_1、DWSI4_2	0.59	0.52
	0.5 m	10	B34、B40、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.7	0.65
	1 m	10	B34、B40、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.76	0.72
	1.5 m	9	B34、B40、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.77	0.73
	2 m	8	B34、B49、ARI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.76	0.72
	2.5 m	10	B34、B49、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.79	0.75
	3 m	9	B34、B49、B166、ARI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1	0.79	0.76
	3.5 m	9	B34、B49、B166、ARI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1	0.77	0.74
	4 m	10	B34、B49、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.75	0.72
随机森林	0.12 m	9	B34、B40、B166、ARI1、PRI、PSRI、MNDVI、PWI_1、DWSI4_2	0.58	0.52
	0.5 m	10	B34、B40、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.67	0.61
	1 m	10	B34、B40、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.72	0.68
	1.5 m	9	B34、B40、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.73	0.69
	2 m	8	B34、B49、ARI2、PRI、PSRI、PWI_1、DWSI4_2、SR_3	0.73	0.69
	2.5 m	10	B34、B49、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.77	0.74
	3 m	9	B34、B49、B166、ARI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1	0.77	0.73
	3.5m	9	B34、B49、B166、ARI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1	0.77	0.72
	4 m	10	B34、B49、B166、ARI2、CRI2、PRI、PSRI、REP、PWI_1、DWSI4_2	0.74	0.70

Table 6. Table 6Impact of different spatial resolutions on the classification results of 15 tree species

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Table 6. Table 6Impact of different spatial resolutions on the classification results of 15 tree species

分类方法	空间分辨率	变量数量	特征变量	整体精度	Kappa
支持向量机	0.12 m	14	B34、B40、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、SR_3、GNDVI_1	0.56	0.51
	0.5 m	15	B34、B40、B84、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.67	0.63
	1 m	16	B34、B40、B84、B93、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.70	0.67
	1.5 m	15	B34、B40、B56、B84、B166、ARI1、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.73	0.71
	2 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.73	0.71
	2.5 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.73	0.71
	3 m	13	B34、B49、B99、B166、ARI1、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.74	0.72
	3.5 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.73	0.72
	4 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.71	0.69
随机森林	0.12 m	14	B34、B40、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、SR_3、GNDVI_1	0.55	0.50
	0.5 m	15	B34、B40、B84、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.63	0.59
	1 m	16	B34、B40、B84、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.67	0.64
	1.5 m	15	B34、B40、B56、B84、B166、ARI1、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1、GNDVI_1	0.69	0.66
	2 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.70	0.67
	2.5 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.71	0.68
	3 m	13	B34、B49、B99、B166、ARI1、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.73	0.70
	3.5 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.70	0.67
	4 m	12	B34、B49、B56、B166、ARI2、DWSI4、PRI、PSRI、REP、PWI_1、CRI1_1、CRI2_1	0.68	0.64

Table 7. Table 7Impact of different spatial resolutions on the classification results of 20 tree species

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Table 7. Table 7Impact of different spatial resolutions on the classification results of 20 tree species

分类方法	空间分辨率	变量数量	特征变量	整体精度	Kappa
支持向量机	0.12 m	17	B34、B40、B56、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、MNDVI、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.50	0.46
	0.5 m	16	B34、B40、B84、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.62	0.59
	1 m	13	B34、B40、B49、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.66	0.64
	1.5 m	12	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.68	0.66
	2 m	12	B34、B40、B49、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.70	0.67
	2.5 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.70	0.67
	3 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.71	0.69
	3.5 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.69	0.66
	4 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.67	0.64
随机森林	0.12 m	17	B34、B40、B56、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、MNDVI、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.50	0.46
	0.5 m	16	B34、B40、B84、B99、B166、ARI1、ARI2、CRI1_1、CRI2、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.58	0.55
	1 m	13	B34、B40、B49、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、GNDVI_1、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.61	0.58
	1.5 m	12	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.63	0.60
	2 m	12	B34、B40、B49、B166、ARI2、CRI1_1、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.66	0.63
	2.5 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.68	0.66
	3 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.70	0.68
	3.5 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.68	0.65
	4 m	11	B34、B40、B99、B166、ARI2、CRI2_1、DWSI4、PRI、PSRI、PWI_1、REP	0.67	0.64

Table 8. Table 8Average classification results of 10， 15， and 20 tree species at different scales

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Table 8. Table 8Average classification results of 10， 15， and 20 tree species at different scales

分类方法	空间分辨率	平均整体精度	平均Kappa
支持向量机	0.12 m	0.55	0.50
	0.5 m	0.66	0.62
	1 m	0.71	0.68
	1.5 m	0.73	0.70
	2 m	0.73	0.70
	2.5 m	0.74	0.71
	3 m	0.75	0.72
	3.5 m	0.73	0.71
	4 m	0.71	0.68
随机森林	0.12 m	0.54	0.49
	0.5 m	0.63	0.58
	1 m	0.67	0.63
	1.5 m	0.68	0.65
	2 m	0.70	0.66
	2.5 m	0.72	0.69
	3 m	0.73	0.70
	3.5 m	0.72	0.68
	4 m	0.70	0.66

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Xiangshan ZHOU, Wunian YANG, Ke LUO, Hongyi PIAO, Tao ZHOU, Jie ZHOU, Xiaolu TANG. Research on UAV Hyperspectral of Tree Species Classification based on Machine Learning Algorithms and Spatial Resolution Adjustment[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(4): 880

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Paper Information

Category:

Received: Dec. 10, 2022

Accepted: --

Published Online: Jan. 6, 2025

The Author Email:

DOI:10.11873/j.issn.1004-0323.2024.4.0880

Topics

laser devices and laser physics

Lasers and Laser Optics

Laser physics

laser manufacturing

Instrumentation, Measurement and Metrology