T-ZBXH 122-2025 白喉乌头分布遥感监测技术规范

ZBXH新疆维吾尔自治区植物保护学会团体标准TechnicalspecificationfortheremotesensingmonitoringofthedistributionofAconitumleucostomumVorosch.I本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的本文件由新疆维吾尔自治区植物保护学会归口并组植物保护监测中心自治区质量基础发展研究院。本文件适用于新疆维吾尔自治区内所有相关单位及组织，自1白喉乌头分布遥感监测技术规范本文件规定了白喉乌头遥感监测、危害等级划分、地面验证的技GB/T36296遥感产品真实NY/T4151农业遥感监测无人机影像预处理技术规范CH/Z3001无人机航摄安全作业CH/Z3002无人机航摄系CH/T3003低空数字航空摄影测量CH/T3004低空数字航空摄影测量3.13.2物理特征和相互关系及其变化规律的现代科3.3监督分类supervisedclass3.4随机森林分类randomforest3.5神经网络分类neuralnetworkclassi3.6决策树分类decisiontreeclass23.73.8在白喉乌头盛花期至少监测一次，6月中旬至8月上旬最算白喉乌头发生区面积，结果填入附录B.2。A=N*M·····················································A—白喉乌头发生面积，单位为公顷（hm2N—白喉乌头在遥感影像中的总像元数量，单位为个（个）；M—遥感影像每个像元的大小。4.3无人机遥感监测4.3.1点位布设4.3.1.1监测单元布设hm2。每个监测单元赋予唯一编号，并进行定位上图，监测单元设立后不应随意更改。记详细特征，填入附录C.1。4.3.1.2监测点布设在每个监测单元，采用“五点取样”法布设5个无人机监测点，应选地势平坦、无固定障碍物和电磁干扰源的区域，监测点面积25hm2。可设为3cm，参数设置基于航飞图像识别率和飞行安全性试验安全作业参见CH/Z3001，航摄要求参见4.3.3影像处理4.3.4白喉乌头影像样本采集及识别34.3.4.1影像样本选择4.3.4.2影像分类方法4.3.5密度计算监督分类识别出的白喉乌头个体/斑块数量可用于估算其空间密度。白喉乌头密度按式（2）计算：P=················P—白喉乌头密度（株/×102m2S—影像的总面积；4.3.6精度评价采用混淆矩阵法，计算总体精度与Kappa系数评价白喉乌GB/T36296，结果填入附录C.1，评4.3.7密度估算结果验证在白喉乌头发生区监测点，采用人工地面调查方法收集验证数据。按“五点取样”在每点布设5个监测点白喉乌头密度取各样方密度的平均值。地面验证数据填入附按照白喉乌头密度P（株/×102m2将危害等级分为轻度、中度、重度三个等级，所有遥感与地面调查数据应按照统一规范进行归档与8.2文件命名文件命名包含监测地点、监测样地及监测日期，例如：Xinyuan_01_20250806.tif。48.3数据存储8.4档案管理5A.1形态特征部苞片三裂，上部苞片线形，比花梗长或近等长，长达展；小苞片生花梗中部或下部，狭线形或丝形，长3mm～8mm，萼长1.5cm～2cm，种子倒卵形，有不明显的3纵棱，横生A.2生态习性花期6月～7月，果期7月～8月。在新疆主要分布在伊犁、阿勒泰等地区，集中生在海拔1600m~A.3危害程度分级30≤<50≥506a)通过辐射定标校正遥感影像的失真情况，将DN值（Dic)遥感影像与实际地表存在位置偏差，通过正射校正来减小误差；d)将下载的多景遥感影像进行镶嵌，根据研究区范围对遥感影像进行裁剪，得到所需范围。7123458a)对航空影像进行筛选，去除坏像元、偏色等质量差的影像；e)将合格影像导入到无人机影像处理软件中，软件将自动提取影像及相机的相关信息；），对影像进行正射纠正、色彩均衡及无缝拼接，最后按研究区域裁剪影像，剔除冗余数据。9无人机设备参数参见CH/Z3002进行选型配置，包括成像模块的像素范围、波段覆盖、抗风不低于30min不低于5km飞行前，针对天气状况、空域状态与设备状态等进行检查b)不宜阴天、多云、雨雪、雾霾等天气或风b)航片重叠率设置：推荐航向70%～75%，推荐旁c)累计航拍面积不少于草场面积的0.02%，单次航拍面积不少于50个，验证数据总量应为分割后影像总数的30%，以确保验证数首先，将采集的验证数据导入GIS软件，并提取建如表E.1的混淆矩阵表。其中，上方表头表示验证点数据的实际类别，左侧表头表示分类模型的预测结果。混淆矩阵可用于描述分类模型的预测结