绘制精细尺度的海草干扰地图,使用双时无人机获取的图像和多变量变化检测

科学领域:

• 海洋生态海洋生态学
• 遥感是一种远程传感.
• 保护技术 保护技术

背景情况:

• 海草是重要的沿海生态系统,受到人类活动的威胁,导致健康和范围的下降.
• 传统的卫星监测错过了对于海草管理和恢复至关重要的微小干扰.
• 目前的监测依赖于劳动密集的实地研究或重复的图像分类.

研究的目的:

• 通过使用无人机 (UAV) 图像来评估代重量化多变量变化检测 (IR-MAD) 对于海草变化检测的有效性.
• 评估不同多谱传感器配置对IR-MAD区分海草变化的能力的影响.
• 为了确定最佳的传感器规格,以改善海草监测.

主要方法:

• 应用IR-MAD,一种无人监督的变化检测技术,对无人机获得的多光谱图像 (10波段,6波段,5波段和3波段子集).
• 在澳大利亚新南威尔士州布里斯班水的两个海草床上收集了14周间隔的图像.
• 使用Jeffreys-Matusita (JM) 距离测量对每个传感器配置进行了比较,对八个海草变化类别的分离性进行了比较.

主要成果:

• 使用全10波段传感器的IR-MAD实现了最高的光谱分离性,可以清楚地区分人类干扰,如螺旋的痕.
• 6带和5带传感器也有效地区分了海草的关键变化.
• 一个3波段 (RGB) 传感器检测到变化,但难以分离不同的类别;分析表明可见波段,特别是沿海蓝色和第二个红色波段,增强检测.

结论:

• IR-MAD是一种可行的和有效的方法来监测海草的健康状况,并检测微小的人为干扰.
• 具有额外可见波段的多谱传感器显著提高了海草变化检测的准确性和细节性.
• 这种方法为传统的监测方法提供了有希望的替代方案,以告知海草管理和恢复.