基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法
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10.6041/j.issn.1000-1298.2018.04.024

基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法

引用
基于开源飞控Pixhawk开发了一套集成稳定云台、位置与姿态系统(Position and orientation system,POS)数据采集模块的无人机多光谱遥感图像采集系统,同步采集520 ~ 920 nm范围内的红、绿和近红外波段信息.以冬小麦为例,分别在越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期进行飞行实验,飞行高度55 m,多光谱影像地面分辨率2.2cm.采用监督分类与植被指数统计直方图相结合的方式,提出了一种田间尺度小麦覆盖度快速提取的方法,给出归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)及修正土壤调节植被指数(Modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI)对应的植被像元与土壤像元的分类阈值,分别为0.475 6、0.705 6和0.635 0.同时利用基于同步采集的地面分辨率可达0.8cm的高清可见光遥感图像提取了相应时期的冬小麦覆盖度参考值.结果表明,基于无人机多光谱遥感技术及植被指数法可以较好地提取冬小麦越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期的植被覆盖度信息.与SAVI、MSAVI相比,基于NDVI分类阈值的提取效果最好,绝对误差最小.

冬小麦、植被覆盖度、无人机、多光谱遥感影像、植被指数、监督分类

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TP79(遥感技术)

国家重点研发计划项目2017YFC0403203;新疆维吾尔自治区科技支疆项目2016E02105;旱区作物需水无人机遥感与精准灌溉技术及装备研发平台项目2017-C03;陕西省水利科技项目2017SLKJ-7

2018-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

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农业机械学报

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2018,49(4)

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