【摘 要】
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为能及时监测和评估东北大面积的玉米出苗情况,估算苗株数,依据低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感影像为玉米苗株数的快速估算提供有效支持.研究基于UAV多光谱数据,通过对比ExG,GBDI,ExG-ExR,NGRDI,GLI等颜色指数分割玉米与土壤背景,借助OTSU算法确定最佳阈值,选定最佳颜色指数ExG.优化出最佳形态学特征参数的组合:面积A、周长B、矩形长D、矩形周长G、椭圆长轴长度H、形状因子Q.借助支持向量机回归(support vector regression
【机 构】
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黑龙江省测绘科学研究所,哈尔滨 150081;中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130102;黑龙江省测绘科学研究所,哈尔滨 150081
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为能及时监测和评估东北大面积的玉米出苗情况,估算苗株数,依据低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感影像为玉米苗株数的快速估算提供有效支持.研究基于UAV多光谱数据,通过对比ExG,GBDI,ExG-ExR,NGRDI,GLI等颜色指数分割玉米与土壤背景,借助OTSU算法确定最佳阈值,选定最佳颜色指数ExG.优化出最佳形态学特征参数的组合:面积A、周长B、矩形长D、矩形周长G、椭圆长轴长度H、形状因子Q.借助支持向量机回归(support vector regression,SVR)模型,预测出玉米苗株数,评价精度,并估算和绘制了局地玉米苗株数的空间分布图.该SVR模型测试的精度达到96.54％,统计误差为0.6％.研究成果能够在短时间内迅速、快捷、准确地预测玉米苗株数和长势趋势.
其他文献
针对无人机影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种顾及无人机影像地理空间信息的匹配像对提取方法.首先利用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法将高维度的特征降至低维特征,提高检索词典构建效率;其次,通过计算查询影像之间的反距离权重因子,构建综合检索因子,提高相似影像之间的可区分性;最后,通过计算检索阈值,舍弃阈值后的无效匹配像对,进一步提高了影像查准率.实验结果表明,与传统脚印图法和128维特征检索方法相比,该方法获得了更高的