基于无人机多光谱影像的冬小麦倒伏提取适宜空间分辨率研究

为了解无人机图像空间分辨率对倒伏小麦提取精度的影响,选取2019年6月9日冀南地区倒伏小麦农田为研究区,采用最大似然法、人工神经网络、支持向量机和随机森林四种分类方法,以倒伏小麦分类面积和空间一致性为指标,对不同空间分辨率下小麦倒伏的提取精度进行了比较。结果表明,最大似然法存在严重的错分现象,人工神经网络、随机森林和支持向量机的总体分类结果较好,其中人工神经网络对倒伏面积提取的结果最准确;随着像元尺寸的增大,倒伏小麦分类面积相对误差变化趋势缓慢,但像元尺寸大于40 cm时,分类结果与实际倒伏区域的空间一致性迅速降低。综合考虑无人机图像数据量、获取时间和倒伏小麦提取精度,本研究认为20～40 cm是提取冬小麦倒伏面积较为适宜的空间分辨率范围。