基于无人机遥感影像的水稻种植信息提取

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

所属期刊栏目：34

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：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

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114