| 基于SVM的灌区无人机影像渠系提取 |
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| 引用本文： | 张宏鸣,任强,韩文霆,杨江涛,杨勤科,张炯.基于SVM的灌区无人机影像渠系提取[J].农业机械学报,2018,49(2):141-148. |
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| 作者姓名： | 张宏鸣 任强 韩文霆 杨江涛 杨勤科 张炯 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北大学,南加州大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41771315、41301283、41371274）、国家重点研发计划项目（2017YFC0403203）和欧盟地平线2020研究与创新计划项目（GA:635750） |
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| 摘 要： | 灌区渠系制图配合现代节水灌溉技术,对合理配水、安全输水有着重大影响。但目前普遍使用的灌区遥感影像分辨率不高,给渠系提取与制图带来一定的困难。本文将无人机采集的高精度正射影像、高程、坡度数据相结合作为数据源,提取出具有显著描述能力的渠系特征来构建训练样本集,基于支持向量机的分类方法对目标渠系进行分割提取,再通过后处理对提取结果进行去噪、连接和优化,实现了无人机高分辨率多数据源的渠系提取。结果表明,该渠系提取方法可以识别提取灌区中的支渠、斗渠和部分农渠,渠系连续性良好,与手绘渠系对比,精度最高可达89.35%。其中提取误差主要由级别较低的渠系中渠床淤泥沉积导致影像、地形特征不明显造成。
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| 关 键 词： | 渠系提取 支持向量机 断线连接 多源数据 超像素分割 |
| 收稿时间： | 2017/11/12 0:00:00 |
Extraction of Irrigation Networks of UAV Orthophotos Based on SVM Classification Method |
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| ZHANG Hongming,REN Qiang,HAN Wenting,YANG Jiangtao,YANG Qinke and ZHANG Jiong.Extraction of Irrigation Networks of UAV Orthophotos Based on SVM Classification Method[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2018,49(2):141-148. |
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| Authors: | ZHANG Hongming REN Qiang HAN Wenting YANG Jiangtao YANG Qinke and ZHANG Jiong |
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| Institution: | Northwest A&F University,Northwest A&F University,Northwest A&F University,Northwest A&F University,Northwest University and University of Southern California |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | canal extraction support vector machine canal connection multi-source data super pixel division |
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