基于SVM的灌区无人机影像渠系提取

• 作者: 任强 张宏鸣 张炯 杨勤科 杨江涛 韩文霆
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 渠系提取 支持向量机 断线连接 多源数据 超像素分割
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 141-148
• 页数: 8页
• 分类号: S157|TP79
• 字数: 5962字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.02.019

摘要

灌区渠系制图配合现代节水灌溉技术,对合理配水、安全输水有着重大影响.但目前普遍使用的灌区遥感影像分辨率不高,给渠系提取与制图带来一定的困难.本文将无人机采集的高精度正射影像、高程、坡度数据相结合作为数据源,提取出具有显著描述能力的渠系特征来构建训练样本集,基于支持向量机的分类方法对目标渠系进行分割提取,再通过后处理对提取结果进行去噪、连接和优化,实现了无人机高分辨率多数据源的渠系提取.结果表明,该渠系提取方法可以识别提取灌区中的支渠、斗渠和部分农渠,渠系连续性良好,与手绘渠系对比,精度最高可达89.35％.其中提取误差主要由级别较低的渠系中渠床淤泥沉积导致影像、地形特征不明显造成.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勤科	西北大学城市与环境学院	55	1082	13.0	32.0
2	张宏鸣	西北农林科技大学信息工程学院	31	204	7.0	13.0
3	韩文霆	西北农林科技大学机械与电子工程学院	32	438	9.0	20.0
4	杨江涛	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	17	182	6.0	13.0
5	任强	西北农林科技大学信息工程学院	6	20	3.0	4.0