文献类型：期刊文章

作　　者：李明[1,2] 黄愉淇[1] 李绪孟[3] 彭冬星[1] 谢景鑫[1]

机构地区：[1]湖南农业大学工学院,长沙410128 [2]湖南星索尔航空科技有限公司,长沙410100 [3]湖南农业大学理学院,长沙410128

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：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)

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：108-114

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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田块的面积,并与目视解译测算的结果对比,面积误差小于3.5%,研究方法识别水稻田块效果好,面积测算准确率高。因此,该研究对利用无人机遥感影像普查水稻种植信息具有一定的适用性。

关 键 词：无人机  遥感 农作物 可见光 水稻 二分类  

分 类 号：S127]