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PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。 相似文献
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为高效利用乌蒙山区丰富的冬闲田资源，对17份饲用燕麦(Avena sativa L.)开展了农艺性状与营养成分的比较试验。结果显示，平均生育期为194～226 d,出苗-拔节期时长超过生育期50%;农艺性状变异系数多数高于10%,产量(28.42%)和有效分蘖(30.52%)最高。不同品种粗蛋白(Crude protein, CP)和酸性洗涤纤维(Acid detergent fiber, ADF)含量差异显著(P<0.05),分别为8.33%～10.13%和25.32%～30.15%;中性洗涤纤维(Neurtral detergent fiber, NDF)含量为50.51%～57.58%,品种差异不显著；相对饲喂价值(Relative feed value, RFV)为106.57～133.83,品种间差异显著(P<0.05)。‘永久444’ADF含量显著高于其他品种(P<0.05),爱沃RFV显著高于其他品种(P<0.05);各指标间存在密切相关关系，穗粒数与产量正相关(P<0.05),生育期与CP正相关(P<0.05);铃铛数、NDF、有效分... 相似文献
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