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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
臧英 侯晓博 汪沛 周志艳 姜锐 李克亮
目前,水稻生产中氮肥施用过量,肥料利用率和产量相对较低等问题日益突出。无人机遥感能够实现无损、及时、快速大面积地获取作物田间信息,已被广泛应用于精准农业管理中。以黄华占水稻为研究对象,设计了不同施氮梯度的小区试验,利用无人机搭载rededge-M多光谱相机获取水稻生育期冠层多光谱图像,提取NDVI植被指数,分析了不同氮素条件下水稻冠层NDVI值的变化规律,研究了NDVI和标准种植比值指数(RISP)与水稻植株氮含量之间的相关关系;依据有效积温数据,建立了基于标准种植比值法的水稻关键施肥节点的施肥量决策模型。研究结果表明:随施肥量增加,水稻冠层NDVI值也随之变大,整个生育期呈现出"快速增加-缓慢增加-缓慢降低"趋势;NDVI和RISP值均与水稻植株氮含量显著相关,且RISP的相关系数达0.9以上,可更好地用于诊断水稻生育期氮素养分状况;基于标准种植比值法的水稻施肥决策模型拟合决定系数为0.991。模型验证试验发现,模型种植区平均施氮用量为99.64kg·hm-2,而传统种植区平均用量为135.60kg·hm-2,施肥量减少26.52%。且模型种植和传统种植的产量差异不足1%,说明该施肥模型在保证产量的同时提高了氮肥利用率,为实现作物养分管理决策支持系统提供了一种新的模型方法。
关键词：
水稻 无人机遥感 施肥决策模型 氮素营养
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
慕涛阳 赵伟 胡晓宇 李丹
针对传统水稻倒伏监测方法以人工进行现场测量耗时耗力且受主观影响较大的问题,利用无人机成本低廉、操作简单以及分辨率高的优势,以黑龙江省佳木斯市七星农场水稻种植基地的水稻倒伏区域为研究对象,对无人机遥感图像结合改进DeepLabV3+模型的水稻倒伏识别方法进行研究。结果表明:1)与其他方法相比,改进DeepLabV3+网络模型取得了更高的准确率和更快的识别速度;2)改进DeepLabV3+网络模型对水稻倒伏图像测试集的准确率为0.99,Kappa系数为0.98,像素准确率0.99;召回率0.99;平衡F分数为0.99;水稻完全倒伏状态识别的交并比为0.96,3种水稻不同倒伏状态识别的平均交并比为0.97。无人机搭载RGB相机载荷平台拍摄遥感图像结合改进DeepLabV3+深度学习模型可以精确地对水稻倒伏进行识别,为大面积、高效率、低成本水稻倒伏监测识别研究提供了一种方法。
关键词：
水稻 倒伏 无人机遥感 深度学习
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贾志成 段棋峰 汪东
【目的】森林火灾监测多采用卫星和低空热红外遥感对林火进行识别，准确率高，但受限于硬件性能和成本，对基于无人机的多光谱遥感及不同图像传感器比较的林火监测研究较少。【方法】选定山地树林作为试验对象，根据起火点的明火和阴燃两种状态，结合树冠状态，分为明火有遮挡、明火无遮挡、阴燃有遮挡、阴燃无遮挡等4种林火状态，以无火场景作为对照，开展森林火灾监测试验，利用无人机分别搭载热红外、多光谱、可见光等图像传感器采集林火图像，分别基于随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BP）3种机器学习算法建立林火监测模型，通过准确率（Accuracy）、精度（Precision）、召回率（Recall）和F1-score进行监测模型性能评估。【结果】综合分析，热红外相机和可见光相机基于支持向量机（SVM）的监测模型准确率最高，多光谱相机基于随机森林（RF）的监测模型准确率最高。热红外相机监测准确率高达100%，多光谱相机接近100%，可见光相机达到85%。综合分析，热红外相机监测准确率最高，多光谱相机次之，可见光相机监测性能最差。多光谱相机可在不同林火状态下较好地替代热红外相机进行监测，可见光相机在不同林火状态下均表现出较差的监测效果。【结论】通过使用机器学习算法进行优化，多光谱相机可在林火监测中有效替代热红外相机，可以显著降低监测成本和丰富林火监测技术手段。
关键词：
林火监测 多光谱 无人机 机器学习
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于丰华 张鸿刚 金忠煜 白驹驰 郭忠辉 许童羽
近几年，无人机遥感技术在水稻理化参量反演上得到了广泛应用，并逐渐发展成为水稻田块尺度遥感信息获取的主要途径之一。深入分析基于无人机遥感的水稻农学理化参量（指在农业领域中可确定某种物理、化学性质的参量）反演研究现状及存在问题，有利于更好地把握水稻无人机遥感未来发展趋势。综述无人机遥感技术在反演生化组分含量、结构参量、生产力等方面的研究现状，其中生化组分含量的反演研究主要集中在氮素和叶绿素方向且目前仍然以数据驱动的方法为主，例如用于反演氮素的窄波段植被指数NDRE，通过对极限学习机与偏最小二乘回归耦合对水稻叶绿素含量的反演等，而基于物理模型的反演方法较少；结构参量的反演研究主要包括叶面积指数、生物量等，方法有用于反演叶面积指数的辐射传输机理模型PROSAIL，用于反演生物量的基于冠层光谱特征的优化高斯过程回归方法；生产力的遥感重点在水稻的产量估算、病害和倒伏检测，方法有用于水稻估算的利用RGB影像使用K-Means与核相关滤波算法融合。对无人机遥感平台、设备、方法进行了总结，梳理近10年水稻农学理化参量无人机遥感反演的研究进展和成果。最后综合国内外的研究现状进行水稻无人机定量遥感讨论分析与展望，以期为今后无人机遥感技术在水稻定量遥感研究中提供参考。
关键词：
水稻 无人机 遥感 反演 光谱
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
马得利 孙永康 杨建英 史常青 张艳 张春禹
【目的】无人机遥感影像和ArcGIS技术结合成为废弃地生态恢复的新手段,而准确划分立地类型是废弃采石场生态修复和造林绿化的关键基础步骤。本研究基于无人机遥感影像技术和ArcGIS技术,快速、准确地实现对冀北山区废弃采石场立地条件类型的划分。【方法】以草帽山废弃采石场为试验区,采用数量化理论Ⅰ与ArcGIS空间分析,对废弃采石场的立地类型划分和立地质量评价,再得到立地类型分布图,并与实地立地因子分类结果进行精度检验。【结果】利用上述方法将冀北草帽山采石场废弃地划分为9种立地类型,同时根据立地分级结果将试验区立地定量评价为4个等级;与实地立地类型调查结果对比发现,本研究划分结果精度高达96%。【结论】无人机遥感影像与ArcGIS技术的结合应用不仅能实现采石场废弃地立地类型的高精度划分,还能够为采石场废弃地以期合理规划造林绿化提供决策依据和技术支撑。
[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] 华北农学报
[作者]
何英彬 陈佑启 唐华俊
以黑龙江省五常市为研究区域,应用在水稻移栽期至成熟期选择的系列MODIS影像反演NDVI,通过NDVI间接反演LAI,并逐日拟合水稻全生育期的LAI,结合SIMRIW模型,计算研究区域2006年低温影响下的水稻单产。经演算,水稻单产值为5411.74 kg/hm2,是实际值的84%。研究结果表明应用高时间分辨率MODIS图像能够准确反演并拟合逐日LAI,可以为冷害影响下水稻单产的研究提供参考。
[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] 地理科学进展
[作者]
李国 姜凯文 王勇 孙山林 杨明 李云 赵海盟 晏磊
针对无人机在遥感遥测领域组网过程中存在的随机故障,进而导致无人机在任务执行过程中任一约束的及时响应缺失,将会影响任务总体结果或导致整个任务部分及完全失败的问题,论文提出无人机遥感组网冗余容错方法。该方法采用领航—跟随的无人机编队飞行模式,多台组网无人机稳定可靠完成指定的飞行任务,验证了冗余容错方法,解决了无人机遥感组网冗余容错技术中的有和无的问题。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
张孝成 赵紫阳 周志跃 陈瑜琦 刘科
研究目的:CORS系统和无人机遥感技术相结合,开展村级土地利用现状调查,为村级土地利用规划提供基础底图。研究方法:以重庆市江津区燕坝村为研究区域,利用CORS系统测量像控点,对无人机航测影像进行几何校正和检验。研究结果:CORS系统和无人机遥感技术相结合,是一种便捷的大比例尺土地利用现状调查的技术方法。研究结论:该方法方便了局部区域大比例尺高精度土地利用现状调查,为村级土地利用规划奠定了良好的数据基础。
关键词：
土地利用 CORS 无人机
[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] 华中农业大学学报
[作者]
李达岁 阮思奇 胡青青 张金智 张亚昊 佃袁勇 胡春根 刘永忠 雷宏伟 周靖靖
为快速准确地获取植株冠层氮素含量及空间分布特征，对大尺度的果园进行精准动态的管理，以宽行窄株小冠模式、宽行窄株篱壁模式和传统栽培模式3种栽培模式的120棵柑橘树为研究对象，通过测定冠层氮素含量并提取无人机遥感影像多光谱数据中的纹理指数和植被指数，运用随机森林算法（RF）建立基于植被指数、纹理指数以及融合植被指数和纹理指数的柑橘冠层氮素反演模型，并比较融合植被指数和纹理指数的支持向量机（SVM）、BP神经网络算法（BP）和RF的模型反演精度。结果显示：在随机森林算法中，融合植被指数和纹理指数比单独的植被指数或纹理指数更能准确预测柑橘冠层氮素含量；植被指数训练集R~2为0.710，测试集R~2为0.430；纹理指数训练集R~2为0.761，测试集R~2为0.349；融合植被指数和纹理指数训练集R~2为0.775，测试集R~2为0.533。融合植被指数和纹理指数在SVM算法训练集R~2为0.511，测试集R~2为0.371;BP神经网络训练集R~2为0.651，测试集R~2为0.204。用融合植被指数和纹理指数的RF模型对3种栽培模式的柑橘园进行氮素反演，得到宽行窄株小冠模式的柑橘冠层平均氮素含量最高，其次为宽行窄株篱壁模式，传统栽培模式最低，氮素含量均值分别为31.33、30.20和27.82 mg/g。结合无人机遥感与融合植被指数和纹理指数的随机森林算法能够有效预测柑橘冠层氮素含量，可为大尺度柑橘果园定量施肥提供参考。
[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] 南京农业大学学报
[作者]
闫春雨 黎文华 兰玉彬 胡传旭 鲁力群 赵静
[目的]本研究旨在解决人工监测棉花脱叶催熟效果耗时、费力等问题。[方法]利用四旋翼无人机获取喷施棉花脱叶剂前后4次多光谱图像，采用Pix4Dmapper软件拼接无人机图像，计算SAVI、RVI、DVI和NDVI四种植被指数，利用最大熵阈值法和植被指数阈值法提取棉叶覆盖信息。利用支持向量机对喷施脱叶剂的棉花进行监督分类，对4次采集的多光谱图像总体分类精度均大于97%，Kappa系数均大于0.95，因此将支持向量机分类结果作为真值，对最大熵阈值法和基于植被指数阈值法提取的棉花脱叶信息进行验证。将最佳提取方法用于建立棉花脱叶效果监测模型，代替人工监测棉花脱叶效果。根据最佳脱叶效果监测模型制作第二次脱叶剂施药处方图，指导第2次脱叶剂的变量喷施。[结果]结果表明，在整个棉花脱叶过程中，基于SAVI_(840)植被指数阈值法监测棉花脱叶效果优于基于RVI_(940)最大熵阈值法，前者为最优监测棉花脱叶效果的模型，将最优监测模型提取的结果与田间调查棉叶数拟合，对数模型的R~(2)最高，为0.96，说明无人机遥感监测棉花脱叶效果可行；根据最优监测模型提取棉叶信息制作变量喷施处方图进行施药并验证，结果表明施药效果较好，与常规定量施药相比，可节约农药7.39%，最高节药率达14.61%。[结论]无人机遥感监测技术可以代替人工大面积、快速和准确地监测棉花脱叶效果，利用本文得出的遥感监测结果生成的变量施药处方图进行变量喷施，可实现减药增效。
[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
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