文献类型：期刊文章

作　　者：戴建国[1,2] 薛金利[1,2] 赵庆展[1,2] 王琼[3] 陈兵[3] 张国顺[1,2] 蒋楠[1,2]

Dai Jianguo;Xue Jinli;Zhao Qingzhan;Wang Qiong;Chen Bing;Zhang Guoshun;Jiang Nan(School of Information Science and Technology,Shihezi University,Shihezi 832003,China;Corps Spatial Information Engineering Technology Research Center,Shihezi 832003,China;Xinjiang Academy of Agricultural Reclamation,Shihezi 832003,China)

机构地区：[1]石河子大学信息科学与技术学院,石河子832003 [2]兵团空间信息工程技术研究中心,石河子832003 [3]新疆农垦科学院,石河子832003

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(31460317);自然基金项目(41661089);国家重点研发计划项目(2017YFB0504203)。

年　　份：2020

卷　　号：36

期　　号：4

起止页码：63-71

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高棉花苗情信息获取的时效性和精确性,该文提出了基于可见光遥感影像的棉花苗情提取方法。首先,利用自主搭建的低空无人机平台获取棉花3~4叶期高分辨率遥感影像,结合颜色特征分析和Otsu自适应阈值法实现棉花目标的识别和分割。同时,采用网格法去除杂草干扰后,提取棉花的形态特征构建基于SVM的棉株计数模型。最后,基于该模型提取棉花出苗率、冠层覆盖度及棉花长势均匀性信息,并绘制棉花出苗率、冠层覆盖度的空间分布图。结果显示,模型的测试准确率为97.17%。将模型应用于整幅影像,计算的棉花出苗率为64.89%,与真实值误差仅为0.89%。同时基于冠层覆盖度、变异系数分析了棉花长势均匀情况。该文提出的方法实现了大面积棉田苗情的快速监测,研究成果可为因苗管理的精细农业提供技术支持。

关 键 词：无人机 遥感 棉田 出苗率  覆盖度 可见光  

分 类 号：TP751] S562]