Abstract-Den invasiva växten känd som buggade (Solanum mauritianum) är en ökänd inkräktare av skogsplantager i de östra delarna av Sydafrika. Inte bara är bugg anses vara en av fem mest utbredda invasiva främmande växt (IAP) arter i sommar nederbörd regioner i Sydafrika, men det är också en av de värsta invasiva främmande växter i Afrika. Den bildar täta angrepp som inte bara påverkar den kommersiella skogsverksamheten utan också orsakar betydande ekologiska skador och miljöskador inom naturområden. Effektiva ogräshanteringsinsatser kräver därför robusta metoder för att korrekt upptäcka; kartlägga och övervaka ogräsdistributionen för att minska effekterna på skogsbruket. Huvudsyftet med denna forskning var att bestämma nyttan av stöd vektor maskiner (SVMs) med en 272-vågsband AISA Eagle bild för att upptäcka och kartlägga förekomsten av co-occurring buggade i mogna Pinus patula fack i KwaZulu Natal. SVM när den användes med en rekursiv funktion eliminering (SVM-RFE) metod krävde endast 17 optimala frekvensband från den ursprungliga bilden för att producera en klassificering noggrannhet på 93% och True Skills Statistik 0.83. Resultaten från denna studie visar att (1) det finns en definitiv potential att använda SVM för korrekt upptäckt och kartläggning av buggar i kommersiella plantager och (2) det är inte nödvändigt att använda hela 272-vågbandsdatauppsättningen eftersom SVM-RFE-metoden identifierade en optimal delmängd av band för ogräsdetektering vilket möjliggör förbättrad databehandling och analys. Index Terms-AISA örn, rekursiv funktion eliminering, stöd vektor maskiner, ogräs upptäckt.
Atkinson m.fl. REF fastställde nyttan av SVMs för att upptäcka och kartlägga förekomsten av bugg ogräs såsom Solanum mauritianum inom Pinus patula plantager.
Mapping Bugweed (Solanum mauritianum) Infestations in Pinus patula Plantations Using Hyperspectral Imagery and Support Vector Machines
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}