基于无人机影像的烟草精细提取

• 作者: 夏炎 王枭轩 陈朋弟 黄亮
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 烟草 无人机影像 简单线性迭代聚类 超像素分割 信息提取
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 1158-1166
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004⁃0323.2020.5.1158

摘要

烟草是一种特殊农作物,烟草的提取对其信息统计起着重要作用.针对烟草单株提取难的问题,提出了一种结合多特征和超像素的无人机影像烟草精细提取方法.首先利用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对影像进行超像素分割;然后统计超像素的平均值、亮度、长宽比、形状指数、红绿蓝波段值和自定义植被指数;接着通过对超像素特征组合和特征阈值选取来实现烟草的精细提取;最后对提取信息进行统计和分析.实验结果表明:该方法能有效地提取烟草株树,准确度分别为99％和98.6％.利用该方法,在计算烟草产量方面供了有效参考,节省了大部分的人力财力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄亮		41	171	8.0	12.0
2	陈朋弟		7	0	0.0	0.0
3	夏炎		4	0	0.0	0.0
4	王枭轩		9	5	1.0	2.0