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[期刊] 草业科学
[作者]
于惠 吴玉锋 牛莉婷
及时准确监测草地植被覆盖度,对草地资源的可持续利用及生态系统的恢复与重建具有重要意义。本研究以荒漠草地植被为研究对象,采用监督分类与植被指数直方图相结合的阈值法,分析了6种RGB植被指数对荒漠草地的识别效果。研究结果表明:归一化绿红差异指数(normalized green-red difference index, NGRDI)对草地覆盖度的提取精度最高,其平均绝对误差和均方根误差分别为2.56%和3.06%。监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合的阈值法对荒漠草地植被覆盖度的提取效果较好,可以用于荒漠草地植被覆盖度的提取。
[期刊] 草业科学
[作者]
伏帅 冯琦胜 党菁阳 雷可欣 乔万鑫 梁天刚 潘冬荣 孙斌 姜佳昌
植被盖度是反映植被基本情况的客观指标和重要参数。本研究在对比8种常用的可见光植被指数计算草地盖度精度的基础上，发现这些植被指数对荒漠草地的植被盖度估测效果较差，因此提出一种适用于荒漠草地植被盖度估测的荒漠植被指数(DVI)，并评价了不同植被指数对不同草地类型的植被盖度估测效果，分析了不同草地类型阈值取值的变化情况。结果表明：1)所选植被指数对草甸草地和典型草地的盖度估测效果均较好，精度较高(准确率>90%,F1得分> 0.9)。草甸草地中超绿指数(Ex G)的盖度估测效果最好(准确率> 93%,F1得分> 0.95)，典型草地中各植被指数无明显差异，但对荒漠草地植被盖度估测效果较差，精度较低(F1得分≤0.6)。2) DVI对荒漠草地植被盖度估测精度较高(准确度> 93%,F1得分达到0.71)，能够有效弥补上述植被指数的缺陷。3)绿叶指数(GLI)和植被颜色指数(CIVE)的阈值对草地类型敏感性最弱；Ex G、超绿超红差分指数(Ex GR)、植被因子指数(VEG)、Woebbecke指数(WI)等植被指数的阈值对草甸草地和典型草地的敏感性较弱，但对荒漠草地的敏感性较强；组合指数(COM)和Lab指数(Lab)对草地类型的敏感性最强。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
杨焕波 赵静 兰玉彬 鲁力群 贾鹏 李志铭
为了快速获取夏季玉米四叶期、拔节期和抽穗期的植被覆盖度信息,以无人机拍摄的夏季玉米3个时期的可见光图像为研究对象,通过计算获取可见光波段的差异植被指数、过绿指数和归一化绿蓝差异指数.利用上述3种植被指数,通过时序交点阈值法和最大熵阈值法提取玉米3个生长时期的植被覆盖度信息,将监督分类结果作为真值对上述两种方法的提取效果进行评价.结果表明,与时序交点阈值法相比,利用最大熵阈值法确定的阈值提取玉米植被覆盖度精度较高,玉米3个生长时期的可见光波段差异(VDVI)植被指数的提取误差分别为4.66%、3.42%和5.81%.
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李志铭 赵静 兰玉彬 崔欣 杨焕波
【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。
[期刊] 草业科学
[作者]
冷若琳 张瑶瑶 谢建全 李芙凝 胥刚 崔霞
草地非生长季植被是牲畜在冬春季节的主要饲料来源,研究非生长季植被对估算当地牧场载畜量有重要意义。本文以甘南州为研究区,通过小型无人机搭载相机获得60 m×60 m的草地非生长季植被数码照片,通过监督分类得到样地非生长季植被覆盖度数据。利用MODIS/Terra+Aqua双向反射分布函数和半球反射率产品MCD43A4,以及Landsat8 OLI影像数据,分别计算土壤耕作指数(soil tillage index,STI)、干枯燃料指数(dead fuel index,DFI)、归一化差异耕作指数(normalized difference tillage index,NDTI)等9种植被指数,通过分析不同植被指数与非生长季植被覆盖度之间的相关性,建立草地非生长季植被覆盖度回归模型,通过评价模型的精度来对比不同数据源估算草地非生长季植被覆盖度的能力,并筛选出甘南州草地非生长季植被覆盖度的最优反演模型,分析其空间分布特征。结果表明:1) Landsat8 OLI数据比MODIS数据更适合于甘南地区的草地非生长季植被覆盖度的反演;2)草地非生长季植被覆盖度估测的最优指数是NDTI,其线性模型为y=1 432.074x–166.855 (R2=0.407),是草地非生长季植被覆盖度最优反演模型;3)甘南州2018年4月–5月草地植被覆盖度总体西部高、东部低,大部分地区覆盖度介于20%～50%,仅有夏河北部、合作中部以及玛曲东南部少部分区域覆盖度小于20%,玛曲西北部覆盖度大于60%。本研究结果可为甘南州季节载畜量计算提供依据。
[期刊] 草业科学
[作者]
宋清洁 崔霞 张瑶瑶 孟宝平 高金龙 向宇轩
以甘南州为研究区,采用Canon数码相机和小型无人机搭载相机在不同大小样方上获取草地植被覆盖度数码照片,结合2015年5月-10月的Terra/MODIS植被指数产品MOD13Q1,分析了增强型植被指数(EVI)和归一化植被指数(NDVI)与草地植被覆盖度之间的相关性,建立了研究区草地植被覆盖度的回归模型,并对模型进行了精度评价,筛选出甘南州草地植被覆盖度最优遥感反演模型,并对草地生长季时期覆盖度时空上的动态特征进行分析。结果表明,1)利用小型无人机搭载相机获取草地大样方植被数码照片的方法能用于地面草地覆
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王雨阳 王懿祥 李明哲 梁丹
【目的】由于毛竹Phyllostachys edulis的生长特点和经营特点，使得毛竹林郁闭度在毛竹林经营中尤为重要，只有保持适宜毛竹生长的郁闭度，才能提高毛竹生产力。研究无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法，可实现实时快速获取毛竹林的郁闭度。【方法】以普通旋翼无人机可见光毛竹林影像为研究对象，基于像元的阈值分类、像元的监督分类、多尺度分割的阈值分类、多尺度分割的监督分类等4种方法，选取不同钩梢和郁闭度的样地36个，利用现有软件和MATLAB编程，对各样地的毛竹林竹冠区域进行快速提取，进而估算林分郁闭度，对比目视解译的郁闭度真值计算各方法的估算精度，利用单因素方差分析比较4种方法在不同钩梢和不同郁闭度下估算郁闭度的表现。【结果】基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法的郁闭度估算总体精度依次为91.81%、92.96%、93.47%、98.86%，郁闭度估测值绝对误差依次为0.038、0.030、0.024、0.004。钩梢和郁闭度等对提取结果没有显著影响。【结论】基于多尺度分割的监督分类方法总体精度最高，估算绝对误差最小，能够满足快速、准确提取并估测毛竹林林分郁闭度的要求，且适用于不同经营类型的毛竹林。图2表6参28
关键词：
郁闭度 钩梢 多尺度分割 毛竹林 无人机
[期刊] 海洋渔业
[作者]
宦娟 李明宝 徐宪根 曾一鸣 史兵 张勤兰
为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)质量依靠人工测量时工作量大、应激反应强及测量精度不高等问题,提出了一种基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法。利用无人机拍摄中华绒螯蟹图像,通过图像处理技术提取中华绒螯蟹甲壳特征,计算甲壳面积,将甲壳面积和中华绒螯蟹质量作为参数,利用数据拟合的方法建立质量估算模型。实验结果表明,幂函数回归模型更满足中华绒螯蟹质量估算的要求,模型决定系数R~2为0.9678(P<0.01),在测试样本中的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为14.4722、17.6186、0.9465,精度满足估算要求。基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法,可以为中华绒螯蟹的投喂、分级捕获和养殖密度调控等提供良好的指导意义。
[期刊] 林业科学
[作者]
周小成 郑磊 黄洪宇
【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 m的数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM),从DSM和DOM中提取包括高度特征、光谱特征、常见的可见光植被指数、HSV颜色分量、HSV颜色分量基础上提取的纹理特征以及扩展的形态学多属性剖面(EMAPs) 6类特征;采用递归特征消除随机森林算法(RF_RFE)优选特征子集,根据不同类型特征和优选特征子集设置8组试验,使用随机森林分类器(RFC)进行林分类型分类,运用目视解译获得的地面真实影像建立混淆矩阵评价分类结果。【结果】1)单独利用光谱特征进行林分类型分类效果不理想,总体精度为65.68%,Kappa系数为0.53;以光谱特征为基础单独引入其他特征进行林分类型分类,除植被指数外,其他特征均可提高总体分类精度; 2)采用递归特征消除随机森林算法优选出11个特征,包括5个EMAPs特征、3个HSV纹理特征、1个高度特征、1个植被指数和1个HSV颜色分量,11个特征组合获得8组试验中最高分类精度,总体精度为81.05%,Kappa系数为0.73; 3)将多特征优选方法应用于不同分辨率的可见光无人机影像上均取得较好分类结果,其中分辨率为0.3 m时分类精度最高,总体精度为82.46%,Kappa系数为0.75。【结论】递归特征消除随机森林算法综合多类型特征中最有利于林分类型分类的特征,从而提高分类精度,研究结果可为无人机可见光遥感数据在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
刘斌 史云 吴文斌 段玉林 赵立成
[目的]无人机遥感具有高空间、高时间分辨率的优点,并可同时获得光谱和空间信息,因此在农作物分类中备受研究者的青睐。与侧重于从高分辨率RGB图像中提取纹理特征的分类方法不同,文章重点研究如何利用作物在光谱和空间维度上的联合特征尤其是作物高程特征,以实现农作物精细分类。[方法]首先,我们进行研究区域选择和地面实际情况调查,用无人机遥感系统进行可见光影像采集;其次,确定研究区域内农作物分类类别,分别对可见光遥感影像进行可见光植被指数计算及纹理滤波;针对数字表面模型(DSM)数据特点,对两期DSM数据进行差值处理,获得差异数字表面模型数据(DDSM),提取作物高度信息,并根据农作物冠层特性对差异数字表面模型进行滤波处理;最后,进行特征优选及组合,使用SVM方法进行农作物分类。[结果]确定最优分类特征为RGB、红波段对比度、绿波段二阶矩、蓝波段方差、DDSM、DDSM方差、DDSM对比度,分类精度由71.86%提高到92.30%,验证了由DSM影像提取的空间特征可以提高农作物分类精度。[结论]该研究探索了一种基于可见光及空间联合特征的农作物精细分类方法,方法简单可行,设备成本低,在基于无人机低空遥感的样方调查领域中有较大的应用前景。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈向东 邓江洪
为了对夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖信息进行快速、精确提取,提出基于可见光植被指数阈值法与直方图相结合的提取植被覆盖度新方法。对试验田中玉米的上述4阶段进行图像提取,选择了VDVI、EXG和NGBDI等3个指数对植被覆盖度进行描述,并对其精度结果进行验证。结果显示:基于无人机可见光影像的植被阈值法能够准确提取夏季玉米4个阶段生长期的植被覆盖度信息,并且采用EXG指数描述植被覆盖度效果最好。
关键词：
植被覆盖度 指数阈值法 影像信息的提取
[期刊] 西南农业学报
[作者]
林奕桐 梁健 刘书田 贾书刚 玉建成 侯彦林
【目的】探究基于无人机可见光通道和支持向量机（SVM）模型的柑橘黄龙病个体识别方法，为生产上快速、高效发现柑橘黄龙病病株提供参考依据。【方法】构建2套基于SVM的识别模型，先通过柑橘黄龙病黄化识别模型确定具备黄龙病黄化特征的植株，再通过黄龙病斑驳特征识别模型对黄化植株的叶片进行斑驳特征分析确认黄龙病植株；对模型进行1次个体识别试验和2次普适性验证试验。【结果】对于黄龙病植株黄化特征识别，红（R）、绿（G）、蓝（B）、色调（H）和明度（V）在光谱分布上均具备特征性，可作为柑橘黄龙病黄化识别模型的输入变量；对于黄龙病叶片斑驳特征识别，通过叶片左、右部分平均反射率之差（D_(rl)）和上、下部分平均反射率之差（D_(ub)）及波形振幅的平均值（■）可有效排除缺素及其他非黄龙病黄化病害对识别结果的干扰，上述3个指标可作为柑橘黄龙病斑驳特征识别模型的输入变量。在个体识别试验中，对28株柑橘进行基于无人机可见光通道和SVM模型的柑橘黄龙病个体识别，识别准确率达100.00%。在中国南方柑橘黄龙病防治研究中心果场开展的普适性验证试验中，对4383株柑橘进行识别，非黄龙病个体识别准确率达100.00%，黄龙病个体识别准确率为89.47%；在广西南宁市武鸣区四明村果园开展的普适性试验中，非黄龙病个体识别准确率为97.30%，黄龙病个体识别准确率为86.67%。【结论】基于无人机可见光通道和SVM机模型的柑橘黄龙病个体识别方法能较好地识别柑橘种植区的黄龙病植株，且相较于高光谱识别方法成本更低，可在柑橘种植区域黄龙病防治中广泛应用。
[期刊] 草业科学
[作者]
戚桂美 郁志宏 单艳敏 田彦军
快速确定鼠洞斑块在生态上很重要，在技术上也具有挑战性。无人机影像与面向对象分析技术(OBIA)相结合为鼠洞斑块识别提供了新的技术手段，也为理解鼠洞斑块与植被盖度之间的空间格局提供了可能。然而OBIA的扩展特征空间，包含大量冗余信息，影响鼠洞斑块提取的精度和效率。本文提出一种OBIA耦合特征选择的荒漠草原鼠洞斑块识别框架，研究支持向量机、随机森林、K-最近邻在鼠洞斑块识别上的性能，探讨鼠洞斑块面积与植被盖度之间的关系。结果表明：特征选择与随机森林相结合的算法总分类精度高达91.74%，Kappa系数为0.89，优于支持向量机和K-最近邻，表明特征选择在降低特征维度的同时，可以提升随机森林算法的性能。基于最优特征集的支持向量机在处理无人机影像上的时间成本最低，样本的平均处理时间为11.48 s，特征选择可以有效提高影像处理的速度。本文还证明了鼠洞斑块面积与植被盖度之间满足二次函数关系。该研究为基于无人机影像的荒漠草原鼠害监测提供了一种新的方法，也为鼠害防治和草原治理提供了理论指导。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李昂 王洋 曹英丽 于丰华 许童羽 肖文
目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大。为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水稻冠层影像,首先应用中值滤波算法对RGB颜色空间下水稻冠层图像进行去噪,然后针对彩色水稻图像的颜色特征,将图像由RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间,运用K均值聚类算法对水稻冠层图像进行聚类分析、图像分割,提取出水稻穗、获得水稻穗数量、代入水稻产量估算公式进行估产。试验区域共有18块水稻
[期刊] 草业科学
[作者]
柴国奇 王静璞 邹学勇 王光镇 韩柳 王周龙
及时、准确地掌握草原光合植被覆盖度(fractional cover of photosynthetic vegetation,fPV)和非光合植被覆盖度(fractional cover of non-photosynthetic vegetation,fNPV)信息对草地资源的合理利用以及草原生态系统的监测和保护具有重要意义。本研究选取锡林郭勒典型草原为研究区,以Sentinel-2A MSI多光谱影像为数据源,基于光合植被(photosynthetic vegetation,PV)-非光合植被(non-photosynthetic vegetation,NPV)-裸土(bare soil,BS)模型,利用多端元光谱混合分析(multiple endmember spectral mixture analysis,MESMA)方法估算研究区的fPV、fNPV,并对感兴趣区内fPV、fNPV的时空动态变化进行分析。结果表明,对于锡林郭勒典型草原来说,PV、NPV以及BS光谱库内端元存在明显的光谱异质性特征,确定最优的端元组合是成功估算fPV和fNPV的关键;MESMA可较好地估算fPV和fNPV,fPV估算的RMSE为5.52%(R2=0.72),fNPV估算的RMSE为9.37%(R2=0.61);利用MESMA估算fPV和fNPV的季节变化符合草原植被物候发育特征,可应用于监测典型草原地区fPV和fNPV的时空动态变化。
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