探究适合荒漠草原植被遥感分类方法，明确荒漠草原地区植物物种类型及其分布状况，可以提高荒漠草原精细化生物多样性监测能力，对于荒漠草原的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。以贺兰山东麓洪积扇荒漠草原典型植被短花针茅、松叶猪毛菜、刺旋花、斑子麻黄为研究对象，利用无人机遥感影像，采用面向对象的分类回归树（classification and regression tree, CART）、K最邻近（K-nearest neighbor, KNN）、随机森林（random forest,RF）和支持向量机（support vector machine, SVM）分类方法，结合特征优选算法对影像特征进行优选，在此基础上选择最优特征进行荒漠草原植被精细化分类研究。结果表明：1）特征优选能够有效提高分类精度，应予以充分利用，当选取的特征组合为贡献度大于1.00%时，分类精度最高；2）基于无人机遥感影像挖掘的植被光谱、纹理特征，结合面向对象分类方法能有效实现贺兰山东麓荒漠草原典型植被精细化分类，其中RF分类精度最高，分类总体精度达到87.77%,Kappa系数为0.79。研究结果可为荒漠草原植被分类研究提供参考，对荒漠草原生物多样性保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。
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