基于归一化植被指数的农田边界识别方法

农田边界识别对智能农机装备作业具有重要的指导性作用，为实现农田边界的精准识别，提出一种基于归一化植被指数的农田识别方法。由于农田图像地物信息复杂，普通RGB图像处理结果受环境影响较大，模型鲁棒性差，为解决这一问题，通过测绘无人机获取农田多光谱数据，基于不同区域归一化植被指数(NDVI)的差异，利用大津阈值分割法实现农田的有效分割。针对杂草和树木等过分割问题，通过计算联通区域的大小与长宽比的方法，在保证农田识别精度的情况下，减少其他因素干扰，最后通过Canny边缘检测算法提取农田边界。通过验证，本研究方法对农田的识别准确率达95%以上，可以为智能农机装备提供作业环境数据。