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[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] 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] 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] 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] 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] 资源科学
[作者]
贾坤 李强子
农作物遥感分类是农作物种植面积估算的重要核心问题,是提高农作物种植面积估算精度的关键研究内容。特征变量的选择是农作物遥感分类的重要步骤,有效地使用多种特征变量是提高农作物遥感分类精度的关键。随着多源数据获取的更加容易,电磁波谱特征、空间特征、时间特征以及辅助数据特征在农作物遥感分类中发挥着重要的作用。本文简要回顾和综合分析了在农作物遥感分类中所使用的各种特征变量,包括多光谱特征、微波散射特征、多源数据特征、高光谱数据特征等电磁波谱特征,以及空间特征、时间特征和辅助数据特征等,并分析了农作物遥感分类特征变量选择方面存在的问题和发展趋势。指出目前农作物遥感分类特征变量选择存在的关键问题主要包括特征...
关键词：
农作物 遥感 分类 特征选择
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曹明兰 张力小 王强
行道树具有补充氧气、净化空气、美化城市、减少噪音等作用。虽然高分辨率遥感技术能够提取行道树信息，但其工作量大、成本高。无人机具有飞行成本低、数据分辨率高、外业周期短、机动灵活等优点，根据行道树分布灵活设计航线，可显著降低成本提高效率。文章利用无人机航测遥感系统采集并制作的ＤＥＭ、ＤＳＭ与ＤＯＭ，基于邻域最高过滤法提取了行道树信息，并将提取结果与实地调查数据进行了比较分析。结果表明，邻域最高过滤法测量行道树单株树高的平均误差为４．９４，株数提取率也达到９５％以上。
关键词：
无人机 遥感 信息提取 行道树
[期刊] 调研世界
[作者]
刘小宁
农业是国民经济发展的基础,农作物调查是掌握农业发展的主要统计手段。21世纪初,浙江耕地以一家一户的散户种植为主,为准确统计浙江农作物种植面积,浙江采用了与其农作物种植规模、性质相似的韩国对地调查方法,取得较好的社会效果。但随着土地规模化的日益发展,韩国对地调查方法存在的弊端日益显现出来,而遥感影像技术的成熟与完善,已经具备将其应用于农业调查的条件。本文通过剖析浙江现有对地调查方法的弊端,利用遥感影像的优势,结合浙江实际提出将遥感影像技术与对地调查相结合应用于浙江农作物调查的思考。
关键词：
浙江 遥感影像 农作物 调查
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
郑恒彪 吉文翰 郭彩丽 邱小雷 姚霞 江冲亚 朱艳 曹卫星 程涛
快速、准确地估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况，而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势，还可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像，因此在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景；其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述，分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展。最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考，为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。
[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] 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] 农业现代化研究
[作者]
贺仓国 佘冬立 张翔 杨震
小流域植被状况的快速、高精度和低成本监测是评价退耕还林还草与生态环境建设功效的基础工作。为丰富植被指数多样性，本文旨在提出一种适宜黄土高原小流域植被状况监测的可见光植被指数。基于无人机遥感技术获取小流域可见光影像，论文构建了简化可见光植被指数(Simplified visible light vegetation index,SVVI)，结合样本统计法确定阈值，以支持向量机(Support vector machine,SVM)的监督分类结果对比了8种常用可见光植被指数提取效果，并以黄土高原2个典型流域为例，以混淆矩阵检验指数精度及其适用性。结果表明：1)SVVI能有效抑制非植被地物信息，在提取地物种类丰富且植被覆盖度相对较低的区域时，SVVI提取精度高达96%。2)在地物相对单一且植被覆盖度较高的验证区，SVVI提取精度依然在90%以上，表明SVVI有较好的适用性。相比较于监督分类结果，基于SVVI进行植被覆盖度计算可以有效保留植被信息，实现黄土高原小流域植被状况高精度监测。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
于旭宅 王瑞瑞 陈伟杰
提出了一种基于NDVI植被指数计算的改进分水岭分割方法.利用该方法对原始无人机多光谱遥感影像进行波段甄选、NDVI指数计算、形态学滤波等预处理,得到树冠的显著性区域图像;再利用彩色向量空间梯度算法计算显著性区域图像的梯度,从显著性区域图像中提取树冠的顶点及其范围作为标记,加到梯度图像上;最后采用基于标记控制的分水岭算法对树冠层进行分割.结果表明,该算法能够有效去除输电线路等背景区域的影响,算法样本精度达到88.3%.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
石永磊 周凯 申鑫 崔天翔 曹林
目前，我国的林业发展仍存在资源总体分布不均、整体质量不高等问题，制约着林业发展从注重数量增长向质量提升的转型。面对国家生态安全、木材安全、粮油安全和“双碳”目标等重大战略需求，迫切需要实现林木表型性状的精准监测，从而实现选育优异种质资源、缩短育种周期、提升林木抗逆性和木材品质等目标。传统的林木表型监测获取的样本少、效率低、精度差且有时还具有一定的破坏性，制约了林木良种选育的效率和质量。缺乏高效精准的高通量表型信息采集方法与分析技术，已成为阻碍林木遗传分析、良种选育等的主要瓶颈之一。现代无人机遥感技术能够智能、快速、精准地获取多尺度林木表型性状动态变化信息，对突破上述林木表型监测瓶颈具有重要意义。借助无人机所获取的高分辨率主被动遥感数据及深度学习、机器学习和数据挖掘等智能分析算法，可精准提取多尺度林木表型性状，为揭示“基因—表型—环境”三者之间的响应关系提供多时相定量数据保障，从而进一步实现优异种质资源筛选、精准栽培、识别和量化胁迫以及抗逆育种等目的。本研究首先介绍了林木表型监测中主要的无人机遥感传感器的应用现状。然后，重点介绍了无人机遥感技术在林木形态结构性状、生理功能性状和生化组分含量提取上的应用进展。最后，从林木表型性状多时相周期性动态监测、无人机多源表型性状数据整合、天空地不同平台遥感数据融合协同监测和林木表型多组学联合分析四方面对无人机林木表型监测遥感技术的未来发展趋势进行了展望。
[期刊] 调研世界
[作者]
施开分
2016年的第三次全国农业普查工作中,首次大面积采用遥感技术开展主要农作物面积遥感测量。本文结合山东、广东等地应用无人机开展实地调查的案例和相关数据分析,测算表明,两个地区采用不同的模式开展无人机实地调查,在费用和时间两个方面均表现出优于人工实地调查的特征,且具备在复杂地区影像分辨率高的优势,值得在农作物面积调查工作中应用推广。
关键词：
农作物面积 遥感测量 无人机 实地调查
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