| 基于无人机DSM的小麦倒伏识别方法 |
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| 引用本文： | 赵立成,段玉林,史 云,张保辉※. 基于无人机DSM的小麦倒伏识别方法[J]. 中国农业信息, 2019, 31(4): 36-42 |
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| 作者姓名： | 赵立成 段玉林 史 云 张保辉※ |
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| 作者单位： | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京100081,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京100081,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京100081,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室，北京100081 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划“粮食作物监测诊断与精准栽培技术”子课题“基于无人机的玉米生长参数实时监测”（2016YFD0300602） |
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| 摘 要： | ![]()
【目的】小麦倒伏是造成产量和质量下降并且影响农业机械自动化收割的重要原因。基于无人机遥感平台获得的数据能够为小麦倒伏提供及时准确的监测结果,为智慧农业智能化育种、栽培和管理提供科学依据。【方法】基于无人机搭载的消费级相机,获取可见光影像结合生成的DSM数据,采用随机森林的分类方法进行小麦倒伏识别。【结果】基于可见光和DSM数据获得的小麦倒伏分类总体精度为98.41%,Kappa系数为0.97,相较于仅依靠可见光谱信息的分类结果具有显著提升,识别结果也更加可靠,能够显著改善小麦倒伏识别效果。【结论】证明了基于无人机搭载消费级相机获取的DSM数据在农作物倒伏识别中的可行性,提供了一种自动识别小麦倒伏的新思路和新方法。
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| 关 键 词： | 倒伏；DSM；无人机遥感；小麦；随机森林 |
| 收稿时间： | 2019-07-20 |
Wheat lodging identification using DSM by drone |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | |
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