【摘 要】
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采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,西北农林科技大学资源与环境学院,中国科学院水利部水土保持研究所,西北农林科技大学水土保持研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0403203);旱区作物需水无人机遥感与精准灌溉技术及装备研发平台项目(2017-C03);陕西省水利科技项目(2017SLKJ-7)
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采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数 F 1 和 F 2 ,再以两特征参数相似性构建综合特征参数 F 3 。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86.44%以上,Kappa系数达0.73以上,倒伏信息提取精度( F )为81.07%以上,因此综合特征参数可
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