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摘要:
由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域.为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合.然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析.结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84.该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义.
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文献信息
篇名 基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 无人机 作物 多光谱 倒伏 特征组合 多纹理特征
年,卷(期) 2019,(19) 所属期刊栏目 农业航空工程
研究方向 页码范围 98-106
页数 9页 分类号 S127
字数 7460字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.19.012
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研究主题发展历程
节点文献
无人机
作物
多光谱
倒伏
特征组合
多纹理特征
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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