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摘要:
目的 针对农业机械化、信息化和智能化发展对棉花长势快速监测与评估提出的需求,提出一种新的技术途径,依据低空无人机UAV(unmanned aerial vehicle)遥感技术为苗期棉花株数快速估算和长势等级分类.方法 基于高分辨率无人机多光谱遥感影像,利用光谱信息、空间位置及数学形态学信息,结合田间调查数据,引入Hough变换等数学形态学方法实现田间棉苗垄中心线的提取,利用支持向量机回归方法构建具有较好稳健性的棉株估算模型,并依据株数估算结果进一步实现了保苗率、壮苗率计算和整体长势等级分类.结果 以田间实地测量得到的样方数据为参考,对模型棉株估算精度评估的结果显示:支持向量机回归模型得到的株数估算精度更高,优于对比模型,估算值与观测值之间的确定系数R2为0.945 6,均方根误差为0.510 7.以株数为指标评估得到的整体长势空间分布与地面样方调查情况一致,实验田块里弱、壮、旺苗的比例分别为14.50%、83.37%、2.13%,表明研究区棉田出苗整齐度较差,整体长势偏弱.结论 本文建立的棉苗株数与数学形态特征的回归模型能有效识别棉苗株数并进行整体长势等级分类,可为精准田间管理提供依据,为无人机在农业中的应用提供参考.
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文献信息
篇名 利用无人机多光谱影像数据构建棉苗株数估算模型
来源期刊 中国图象图形学报 学科 农学
关键词 无人机 多光谱遥感 支持向量机回归 棉苗株数 长势等级 石河子
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 遥感图像处理
研究方向 页码范围 520-534
页数 15页 分类号 TP751|S127
字数 10665字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张显峰 北京大学遥感与地理信息系统研究所 32 322 9.0 17.0
2 程俊毅 北京大学遥感与地理信息系统研究所 4 3 1.0 1.0
3 任翔 北京大学遥感与地理信息系统研究所 7 23 3.0 4.0
4 郑晓岚 北京大学遥感与地理信息系统研究所 2 2 1.0 1.0
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