【摘 要】
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绿潮是我国近海常见的一种海洋生态灾害.为利用无人机(UAV)RGB光学相机准确高效地监测绿潮,建立高分辨率RGB光学影像中绿藻快速提取算法,本文提出了一种新的指数用于增强漂浮
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室,鲁东大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(42076188,61801142,62071136,61971153,62002083),中国科学院战略先导专项——地球科学大数据工程项目(XDA1906000,XDA19060203),中国科学院仪器研制项目(YJKYYQ20170048)。
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绿潮是我国近海常见的一种海洋生态灾害.为利用无人机(UAV)RGB光学相机准确高效地监测绿潮,建立高分辨率RGB光学影像中绿藻快速提取算法,本文提出了一种新的指数用于增强漂浮绿藻的信号,即以绿色和红色波段形成一个虚拟基线,此基线以下蓝波段信号的线高即为红绿波段虚拟基线漂浮绿藻指数(RG-FAH).此外,利用不同条件的无人机影像与其他植被指数对比进行验证.试验结果表明,R G-FA H在不同条件下的准确率、kappa等指标都在0.91以上.在正常与过曝光的条件下及提取大面积绿藻斑块时,RG-FAH与绿波段和蓝波段的差值(GB)相当,但在太阳耀光耐受性和小斑块提取方面比GB及其他指数表现更好.该RG-FAH指数在绿藻及类似的水体漂浮绿色植物的监测方面有应用潜力,能为绿潮的监测、管理提供有效的信息支持.
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