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题名森林病虫害监测中的无人机图像分割算法比较
被引量：18
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作者
费运巧
刘文萍
骆有庆
陆鹏飞
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机构
北京林业大学信息学院
北京林业大学林学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第8期216-223,共8页
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基金
林业公益性行业科研专项经费资助(No.201404401)
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文摘
以错分率、相对最终测量精度以及运行时间为评价标准,利用无人机采集的油松及沙棘正射图像为测试图像,对6种基于像素聚类及分水岭的图像分割算法的性能进行了定性分析及定量比较。实验结果表明,受灾林区图像的分割算法的性能与图像拍摄高度、噪声等因素密切相关。最后,给出了受灾林区无人机正射图像分割算法应用的指导性建议。
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关键词
森林病虫害监测
无人机正射图像
图像分割
基于像素的聚类
分水岭算法
性能评价
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Keywords
forest diseases and insect pests
unmanned aerial vehicle orthographic image
image segmentation
algorithms based on pixel clustering
watershed algorithm
algorithms’performance evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于无人机图像分形特征的油松受灾级别判定
被引量：5
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作者
费运巧
刘文萍
陆鹏飞
骆有庆
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机构
北京林业大学信息学院
北京林业大学林学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期1253-1256,1268,共5页
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基金
林业公益性行业科研专项资助项目(201404401)
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文摘
利用无人机采集油松样地图像,提取图像中的单株样本树图像,计算单株样本树图像的多个纹理特征值,对纹理特征值进行灾害分级,与地面基于失叶率调查的灾害分级进行比对,探索能准确描述油松受灾情况的无人机图像纹理特征。实验结果表明,受灾油松图像的三种分形特征,即分形维数、缝隙量及维数升降因子能较好地反映油松的失叶率状况,可作为油松受灾级别的图像判定特征,同时上述分形特征也适用于整块油松样地的受灾级别判定。
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关键词
森林病虫害
无人机图像分析
纹理特征提取
分形特征
油松受灾级别判定
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Keywords
forest pest
UAV image analysis
texture features extraction
fractal features
disaster classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名四位一体:融合出版时代的数字内容资源安全管理策略
被引量：3
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作者
刘家益
邹益民
郭红梅
费运巧
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机构
中国农业科学技术出版社有限公司
浙江师范大学经济与管理学院
中国科学技术信息研究所
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出处
《科技与出版》
CSSCI
北大核心
2020年第2期56-60,共5页
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基金
国家社会科学基金“非相关网络科技信息的识别及其应用研究”(15CTQ022)。
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文摘
文章针对融合出版时代出版机构数字内容资源管理面临的严峻形势和挑战,结合数字内容特点,提出数字内容资源安全管理的"资源不上网、资源不出社、资源传输加密留痕"3个基本原则;分析梳理数字内容资源管理的安全风险点,提出包含硬件防护、资源管理系统防护、传输机制、管理制度"四位一体"的数字内容资源安全管理策略。
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关键词
融合出版
数字内容资源
资源安全
管理策略
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分类号
G230.7
[文化科学]
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