| 基于无人机可见光图像的作物分类研究 |
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| 引用本文： | 李志铭,赵 静,兰玉彬,等.基于无人机可见光图像的作物分类研究[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2020,48(6):137-144. |
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| 作者姓名： | 李志铭 赵 静 兰玉彬 等 |
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| 作者单位： | 山东理工大学 农业工程与食品科学学院,国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心 山东理工大学分中心,山东理工大学 农业工程与食品科学学院,国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心 山东理工大学分中心,山东理工大学 农业工程与食品科学学院,国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心 山东理工大学分中心 |
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| 基金项目： | 中央引导地方科技发展专项“精准农业航空技术与装备研发” |
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| 摘 要： | 【目的】采用无人机遥感技术对作物进行分类识别,为及时获取农田信息、制定农田管理策略及产量估测提供技术支持。【方法】采用无人机遥感平台,获取试验区域玉米、桃树、菜花、大豆的可见光正射影像;利用HSV色彩空间转换和纹理滤波,获取不同地物的24项纹理特征与3项色彩特征。分别通过ReliefF算法及基于支持向量机的递归特征消除算法(support vector machine-recursive feature elimination,SVM-RFE)进行特征选择与分类,建立6种监督分类模型,利用得到的特征子集对其进行训练,对各模型分类效果进行精度评价。【结果】由SVM-RFE特征子集训练的6种监督分类模型测试集的分类精度均高于80%,分类精度平均提高5.023%,优于ReliefF特征子集训练的监督分类模型,其中SVM-RFE特征子集与支持向量机模型组合对作物的监督分类效果最佳,总体精度达83.417%,Kappa系数为78.60。【结论】基于无人机遥感技术的作物分类识别是可行的。
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| 关 键 词： | 作物分类识别 无人机遥感 可见光图像 特征选择 监督分类 |
| 收稿时间： | 2019/6/3 0:00:00 |
Crop classification based on UAV visible image |
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| LI Zhiming,ZHAO Jing and LAN Yubin,et al.Crop classification based on UAV visible image[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2020,48(6):137-144. |
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| Authors: | LI Zhiming ZHAO Jing and LAN Yubin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | crop classification and recognition UAV remote sensing visible image feature selection method supervised classification |
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