基于数字照片特征的小麦覆盖度自动提取研究

• 作者: 刘良云 李存军 王人潮 王纪华
• 来源期刊: 浙江大学学报(农业与生命科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖度 影像分析 特征提取 自动分类
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 页码范围: 650-656
• 页数: 7页
• 分类号: TP29
• 字数: 5663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1008-9209.2004.06.013

摘要

植被覆盖度是农作物的一个重要参数.本文利用数字相机获取田间小麦冠层影像,通过基于特征的自动影像分类估测覆盖度和叶面积指数.在分析数字影像中小麦和背景特征的基础上设计了小麦覆盖度的提取算法,并开发了一个对影像进行自动分类提取小麦覆盖度的程序包.该方法综合 ISODATA无监督分类的快速、操作简便的优点和最大似然法监督分类精度高的优点,分类精度达90%左右.此外还分析了自动分类的误差来源,提出了改进办法,指出了自动分类方法的适用范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王人潮	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	120	5550	45.0	70.0
2	王纪华		205	6742	46.0	66.0
3	刘良云		96	3697	38.0	55.0
4	李存军	浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所	29	1001	20.0	29.0