基于無(wú)人機(jī)DSM的小麥倒伏識(shí)別方法

趙立成; 段玉林; 史云; 張保輝 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 北京100081

關(guān)鍵詞:倒伏 dsm 無(wú)人機(jī)遙感 小麥 隨機(jī)森林 

摘要:【目的】小麥倒伏是造成產(chǎn)量和質(zhì)量下降并且影響農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化收割的重要原因。基于無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)獲得的數(shù)據(jù)能夠?yàn)樾←湹狗峁┘皶r(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)結(jié)果,為智慧農(nóng)業(yè)智能化育種、栽培和管理提供科學(xué)依據(jù)。【方法】基于無(wú)人機(jī)搭載的消費(fèi)級(jí)相機(jī),獲取可見(jiàn)光影像結(jié)合生成的DSM數(shù)據(jù),采用隨機(jī)森林的分類方法進(jìn)行小麥倒伏識(shí)別。【結(jié)果】基于可見(jiàn)光和DSM數(shù)據(jù)獲得的小麥倒伏分類總體精度為98.41%,Kappa系數(shù)為0.97,相較于僅依靠可見(jiàn)光譜信息的分類結(jié)果具有顯著提升,識(shí)別結(jié)果也更加可靠,能夠顯著改善小麥倒伏識(shí)別效果。【結(jié)論】證明了基于無(wú)人機(jī)搭載消費(fèi)級(jí)相機(jī)獲取的DSM數(shù)據(jù)在農(nóng)作物倒伏識(shí)別中的可行性,提供了一種自動(dòng)識(shí)別小麥倒伏的新思路和新方法。

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