无人机遥感影像的松材线虫病危害木自动监测技术初探

摘要：

针对常规松材线虫病(Bursaphelenchus xylophilus)普查监测耗时长、数据实时性和真实性差的现状,作者基于无人机采集的高分辨率影像和eCognition遥感图像处理软件,采用目视判读、模版匹配2种方法分别对疫区松材线虫病危害木进行遥感识别.根据研究区域实地踏勘结果,从识别精度和数据处理效率方面比较2种方法,发现相较于目视解译的传统信息提取方式,模版匹配方法在精度和效率方面具有明显优势,能有效提高松材线虫病危害木监测效率.

关键词：无人机、松材线虫病危害木、自动监测、高分辨率、遥感识别、eCognition

所属期刊栏目：37

分类号：S763.16(森林保护学)

资助基金：小型移动装备研制2018KJ0301

在线出版日期：2018-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：16-21