文献类型：期刊文章

作　　者：李浩[1] 徐航煌[1] 郑恒宇[1] 陈学永[1]

Li Hao;Xu Hanghuang;Zheng Hengyu;Chen Xueyong(.Fujian Agricultural and Forestry University,Fuzhou,350002,China)

机构地区：[1]福建农林大学机电工程学院,福州市350002

出　　处：《中国农机化学报》

基　　金：福建省高峰高原学科项目(712018014)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：170-175

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、核心刊

摘　　要：为实现对林区松材线虫病害病情的有效监控,提出基于超绿特征因子与最大类间方差法(ExG+Otsu)相结合的图像分割算法以及遥感全景图的病害程度分析方法。以小型无人机为飞行平台完成林区遥感影像采集,通过对林区图像中松材线虫病害松木地理信息的有效提取,在无人机遥感影像图中对病害松木的病害程度做出具体分析。经过对比,该方法识别精度达到90.4%,为林区开展松材线虫病防治工作提供了可靠的判别依据。

关 键 词：无人机 松材线虫病 图像识别 颜色特征  ExG+Otsu  

分 类 号：S431]