So sánh khả năng xác định một số loài chính của cây rừng ngập mặn giữa ảnh vệ tinh Sentinel-1 và ảnh UAV phục vụ công tác quản lý đất rừng tỉnh Sóc Trăng : Luận văn Cao học chuyên ngành: Quản lý Đất đai

Viễn thám đóng vai trò rất quan trọng trong quản lý rừng, đặc biệt là theo dõi sự thay đổi độ che phủ rừng, đánh giá sự suy thoái rừng. Việc xác định thành phần loài cây rừng rất cần thiết, nhằm phục vụ trong công tác kiểm kê và điều tra...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Dương, Văn Khắc
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	Undetermined
Được phát hành:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
Những chủ đề:	Mangrove forests,Rừng ngập mặn
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

Miêu tả
Tóm tắt:	Viễn thám đóng vai trò rất quan trọng trong quản lý rừng, đặc biệt là theo dõi sự thay đổi độ che phủ rừng, đánh giá sự suy thoái rừng. Việc xác định thành phần loài cây rừng rất cần thiết, nhằm phục vụ trong công tác kiểm kê và điều tra rừng. Mục tiêu của đề là so sánh khả năng xác định một số loài chính của cây rừng ngập mặn giữa ảnh vệ tinh Sentinel-1 và ảnh UAV phục vụ công tác quản lý đất rừng tỉnh Sóc Trăng. Đề tài sử dụng phương pháp phân loại đối tượng trên ảnh UAV và phương pháp phân loại rừng ngẫu nhiên (Random Forest) trên ảnh Sentinel-1. Kết quả giải đoán ảnh UAV và ảnh Sentinel-1 cho thấy có 3 loại cây rừng chính: đước, mắm và bần. Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy ảnh UAV có độ chính xác cao hơn với độ chính xác toàn cục là 88,2% với hệ số Kappa là 0.76, trong khi đó ảnh Sentinel-1 có độ chính xác toàn cục là 85,3% với hệ số Kappa là 0.71. Ngoài ra kết quả phân loại cũng được so sánh với với kết quả kiểm kê rừng năm 2018 cho thấy mức độ tương đồng là 95,45% đối với ảnh UAV và 93,80% đối với ảnh Sentinel-1. Kết quả của đề tài là cơ sở khoa học cho việc ứng dụng công nghệ UAV vào công tác quản lý đất rừng đạt hiệu quả cao.

Những quyển sách tương tự