基于遥感的沙壕渠控制区作物种植结构与空间分布研究

河套灌区作物种植分类是在河套灌区进行灌溉农业研究的基础,但是仅利用遥感影像提取作物种植结构及种植面积时其精度远远不够,往往难以满足农业遥感在应用上的需求。通常多利用多元影像融合、多时相遥感影像以及遥感影像结合地面采样点来进行作物分类,以提高分类精度。本文以河套灌区内部的沙壕渠控制区为试验区,采用TM遥感影像,以实际地面采样点作为感兴趣区创建训练样本,利用最大似然法进行分类,成功提取了小麦、玉米、葵花及其他作物的种植结构及种植面积,分类总体精度达到了85.87%,Kappa系数为0.769 6。     

基于GIS的耕地遥感监测人机交互式图像解译系统

基于卫星遥感的耕地监测系统包括两部分内容：应用ＧＩＳ的人机交互式遥感卫星图像解译;信息系统开发与应用。为满足农业部门经常性的对耕地数量变化的需求,该文提出应用ＧＩＳ的人机交互式解译成图系统,适用于华北地区大面积陆地卫星遥感图像解译,解译速度和精度均较高。     

湖北武当山区土壤侵蚀景观成因机理研究

尽管"长治工程"在丹江口市有较大的投入,从多时相的遥感影像上发现,武当山区土壤侵蚀景观结构为斑散布型,斑的分布具有明显的空间地带性,斑与基间进行了强烈的土壤流交换,局部地区水土流失仍在加强。人类活动与水土流失间的关系复杂,具体表现为缓变性与突变性、可避防性。人类活动是影响武当山区水土流失的主要因子。     

基于残差网络和小样本学习的鱼图像识别

针对鱼种类多、数据采集难度大,且需要细粒度图像识别等问题,提出了一种基于度量学习的小样本学习方法.采用基于度量学习的小样本学习网络以及ResNet18的残差块结构,提取鱼图像的深层次特征,并将其映射至嵌入空间进而在嵌入空间判断鱼的种类.为了进一步提升识别准确率,利用小样本学习模型在mini-ImageNet数据集进行预...     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积...     

基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。     

并行识别种勺和种薯的缺种判别方法

为解决马铃薯机械化播种作业易出现漏播现象的问题,采用机器视觉技术对排种链上的种勺和种薯进行并行识别,根据识别结果提出了一种种薯排种器种勺缺种的判别方法.首先,使用高速相机根据种薯排种链的工作环境要求采集图像,将视频帧图像划分20个区域;然后,对视频帧图像进行处理,在获取种勺的识别信息的同时获取种薯识别信息;最后,依据在...     

基于CNN-S-GPR的宁夏枸杞高光谱影像估产方法

针对现有遥感估产方法未对通道间依赖关系建模和无法整合影像外其他特征的问题,以宁夏枸杞估产为例,提出了一种基于CNN-S-GPR的高光谱影像年际作物估产模型。首先,运用直方图降维、归一化、时间序列融合和维度转换4种特征工程方法构建枸杞估产数据集,实现多波段、多时相影像融合;然后,采用卷积神经网络自动提取数据集特征,简化特征提取操作;接着,融合通道注意力机制,以表征不同通道间的重要程度;最后,引入高斯过程回归,整合影像特征及空间位置特征,进一步提高估产准确性。实验结果表明,与其他估产模型相比,该模型平均相对误差和均方根误差下降了0.44~0.95个百分点和52.48~82.65t,且决定系数达到0.91。结合宁夏16个县的枸杞年际产量实现了复杂拟合,对全区农业规划布局及可持续发展具有参考价值。     

基于5G的无人机图传及在植保无人机的应用展望

5G技术与无人机图传的结合,有助于提高图传的画质和传输速率,推进无人机在多个行业的深入应用,并且运用在植保无人机上,还能促进植保无人机对靶喷洒技术的发展.通过梳理无人机图传的几种方式,分析5G无人机图传的优势,综述国内外5G无人机图传和植保无人机对靶喷洒的研究现状,指出5G信号不稳定、图传系统功能单一、5G无人机图传在...     

基于卷积神经网络的高分遥感影像耕地提取研究

高效精准地提取遥感影像中的耕地对农业资源监测以及可持续发展具有重要意义,针对目前多数传统全卷积神经网络（FCN）模型在提取耕地时存在重精度而轻效率的缺陷,本文建立基于FCN的轻量级耕地图斑提取模型（LWIBNet模型）,并结合数学形态学算法进行后处理,开展耕地图斑信息的自动化提取研究。该LWIBNet模型汲取了轻量级卷积神经网络和U-Net模型的优点,以Inv-Bottleneck模块（由深度可分离卷积、压缩-激励块和反残差块组成）为核心,采用高效的编码-解码结构为骨架,将LWIBNet模型分别与传统模型的耕地提取效果、经典FCN模型的轻量性和精确度进行对比,结果表明,LWIBNet模型比表现最优的传统模型Kappa系数提高12.0%,比U-Net模型的参数量、计算量、训练耗时、分割耗时分别降低96.5%、87.1%、78.2%和75%,且LWIBNet的分割精度与经典FCN模型相似。