基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究

• 作者: 刘伟 尹小君 张天毅 赵庆展
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 无人机 多光谱传感器 最佳波段组合 光谱特征 纹理特征
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 242-248,291
• 分类号: TP751|S2
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.03.034

摘要

针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像.通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合.实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合.感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57％提升到89.80％,监督的SVM分类精度从95.58％提升到99.76％.研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考.