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基于无人机遥感影像的水稻种植信息提取

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成果类型:
期刊论文
作者:
李明;黄愉淇;李绪孟;彭冬星;谢景鑫
作者机构:
[黄愉淇; 李明; 谢景鑫; 彭冬星] College of Engineering, Hunan Agricultural University, Changsha, 410128, China
[李明] Hunan Soar Star Aviation Technology Co. Ltd, Changsha, 410100, China
[李绪孟] College of Science, Hunan Agricultural University, Changsha, 410128, China
语种:
中文
关键词:
无人机;遥感;农作物;可见光;水稻;二分类
关键词(英文):
Crops;Multi-feature;Remote sensing;Rice;Unmanned aerial vehicle;Visible
期刊:
农业工程学报
ISSN:
1002-6819
年:
2018
卷:
34
期:
4
页码:
108-114
基金类别:
湖南省创新平台与人才计划(2017RS3061) 长沙市高新技术产业发展专项重点项目(K1508073-11) 湖南省技术创新引导计划(2016GK4123) 基于无人机数据采集平台水稻水肥精准管理关键技术的研究与示范(2017NK2382)
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
工学院
理学院
摘要:
水稻是中国南方最主要的粮食作物,种植面积波动对国家粮食稳定有很大影响。通过无人机遥感试验获取多幅有重叠区域的图像,使用Agisoft photoscan软件拼接重构试验区的完整图像,利用多尺度分割方法将试验区域分割成若干对象,并基于统计方法提取对象的光谱特征、几何特征和纹理特征;然后,建立识别水稻地块的二分类Logistic回归模型,特征指标为形状指数、红色均值、红色标准偏差、最大化差异度量、灰度共生矩阵同质性和灰度共生矩阵非相似性。结果表明:模型辨识训练样本集的正确率为100%,辨识检验样本的正确率为97%,模型应用于辨识验证区域水稻田块,总体正确率为98%。最后基于累计像素方法测算水稻...
摘要(英文):
The rice is the main crop in China. Based on the advantages of flexibility, high accuracy and short working cycle of the unmanned aerial vehicle (UAV), in this paper, we aim to establish a method for the investigation of rice planting area by UAV remote sensing image. The six-rotor UAV's camera image sensor is CMOS with FOV94. The focus is on infinity. The maximum single pixel is 4 000×3 000 pixels. The experimental region and verification region mainly included rice, tree, grassland, bare land, water body and buildings and so on. At first, the multiple images with overlapped region were...

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