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基于无人机RGB影像的棉花苗期株数提取研究
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作者 阳光 李晓娟 +1 位作者 梁治 刘博 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第10期269-273,280,共6页
快速、准确、大范围地获取棉花苗期株数对于棉花早期育种决策以及实现棉田的精准管理起着至关重要的作用。针对棉花苗期田间存在盖地膜等干扰易对株数提取造成影响,提出一种基于过红指数和超绿指数,结合图像处理方法对无人机RGB影像进... 快速、准确、大范围地获取棉花苗期株数对于棉花早期育种决策以及实现棉田的精准管理起着至关重要的作用。针对棉花苗期田间存在盖地膜等干扰易对株数提取造成影响,提出一种基于过红指数和超绿指数,结合图像处理方法对无人机RGB影像进行棉花株数统计的方法。利用新疆阿克苏地区阿瓦提县的棉田无人机影像进行研究,对采集到的数据进行预处理、超绿指数(ExG)和过红指数(ExR)计算、Otsu阈值分割等处理,经处理后的二值图像噪点以及盖地膜产生的误分类像选择采用Majority分析处理进行去噪,其中对Majority分析中的3×3、5×5、7×7、9×9不同大小的变换核的去噪效果进行对比分析,实现对棉花苗期株数的提取。经试验得出在过红指数9×9变换核处理下棉花株数提取效果最好,统计的株数准确率达到97.84%。超绿指数在不同大小的变换核处理后的棉花株数统计准确率都在95%以上,其中基于5×5变换核提取的棉花株数准确率达到98.86%。本方法不仅能够提高棉花株数统计的准确性,也可为棉田早期育种,精准管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉花育种 棉田精准管理 棉花株数 过红指数 超绿指数 阈值分割
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基于倾斜摄影测量点云的建筑物单体提取
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作者 朱旺煌 刘荣 +1 位作者 龚循强 段炬奎 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第30期12843-12852,共10页
建筑物单体提取是三维重建关键环节。通过传统过绿指数法分类植被点,再提取单体,存在大量建筑物点被错分为植被点问题,难以保证获取的建筑物单体有较好的完整性。针对该问题,提出了一种改进的建筑物单体提取算法。首先结合点云过绿指数... 建筑物单体提取是三维重建关键环节。通过传统过绿指数法分类植被点,再提取单体,存在大量建筑物点被错分为植被点问题,难以保证获取的建筑物单体有较好的完整性。针对该问题,提出了一种改进的建筑物单体提取算法。首先结合点云过绿指数、法向量信息分类出植被点;然后考虑被错分的建筑物点和植被点在空间密度分布上的差异性,采用空间密度检测将错分点识别并重新分类为非植被点;最后通过密度聚类将建筑物单体分割,得到较为完整的建筑物单体。用植被分布差异较大的两组数据进行实验,结果表明本文改进的方法能更为完整地提取建筑物单体,有效避免了过绿指数过度错分现象,在正确性波动较小的情况下,完整性和质量精度明显优于过绿指数法。 展开更多
关键词 过绿指数 法向量信息 空间密度分布 密度聚类
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油菜地块边界提取研究 被引量:1
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作者 付健 薛新宇 +1 位作者 孙竹 徐阳 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第4期137-144,共8页
油菜地块精准提取可实现道路、田埂和地块三部分的分离,为植保无人机提供准确作业区域和非作业区域,推动植保无人机实现自主作业。基于甘肃省张掖市民乐县油菜地无人机低空RGB影像,构建基于简单线性迭代聚类(SLIC)分割和VGG16分类网络... 油菜地块精准提取可实现道路、田埂和地块三部分的分离,为植保无人机提供准确作业区域和非作业区域,推动植保无人机实现自主作业。基于甘肃省张掖市民乐县油菜地无人机低空RGB影像,构建基于简单线性迭代聚类(SLIC)分割和VGG16分类网络相结合的方法实现油菜田地块边界提取。首先,以过绿指数方式灰度化图像,区分裸露地表与植被覆盖区域,其次,通过直方图分析、轮廓检测提取地块主体部分;最后,通过简单线性迭代聚类(SLIC)和VGG16模型相结合,划分网格,识别过分割区域中的作物种植区域,提取完整地块。对比所提算法与传统边界检测算法地块边界提取效果,结果表明:所提模型的平均交并比和平均准确率分别为95.9%、96.0%,边界提取精度和完整性明显优于传统算法。所提模型能够消除低空拍摄下杂草的影像,可为农田边界提取提供参考,可为植保无人机完全自主作业做好铺垫。 展开更多
关键词 地块提取 无人机 过绿指数 超像素分割 VGG16 图像识别
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基于带通滤波和绿色因子的绿色识别方法 被引量:1
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作者 杨敬伟 杨文柱 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第3期305-310,329,共7页
为识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,提出了一种基于带通滤波和绿色因子的绿色植物识别方法.首先将自然光条件下采集的大田作物长势监控图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过基于HSV的带通滤波器去掉RGB图像中的大部分背景;... 为识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,提出了一种基于带通滤波和绿色因子的绿色植物识别方法.首先将自然光条件下采集的大田作物长势监控图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并通过基于HSV的带通滤波器去掉RGB图像中的大部分背景;然后将处理过的RGB图像进行归一化,并利用ExG实现绿色植物的识别.实验结果表明,本方法能够正确识别大田作物长势监控图像中的绿色植物,能够较好地克服野外大田拍摄环境造成的识别难题. 展开更多
关键词 绿色识别 大田作物 带通滤波 绿色因子
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基于无人机影像的可见光波段植被信息识别 被引量:36
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作者 高永刚 林悦欢 +2 位作者 温小乐 简文彬 龚应双 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期178-189,共12页
该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行... 该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。 展开更多
关键词 遥感 植被 光谱分析 无人机 可见光波段 超绿红蓝差分指数
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吉林西部盐碱地数字图像植被覆盖度的自动提取 被引量:2
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作者 丁艳玲 赵凯 +1 位作者 李晓峰 郑兴明 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2013年第4期618-624,共7页
植被覆盖度是生态环境变化的重要指标,也是遥感反演的关键参数。盐碱地植被覆盖度的准确测量对研究地表植被蒸腾、土壤水分蒸发及土壤退化、盐碱化等具有重要意义。过绿指数(Excess Green index,ExG)对绿色植被比较敏感,能突显植被信息... 植被覆盖度是生态环境变化的重要指标,也是遥感反演的关键参数。盐碱地植被覆盖度的准确测量对研究地表植被蒸腾、土壤水分蒸发及土壤退化、盐碱化等具有重要意义。过绿指数(Excess Green index,ExG)对绿色植被比较敏感,能突显植被信息,去除土壤、阴影的干扰。通过对吉林西部盐碱地玉米、高粱、绿豆、杂草、土壤数字图像特征分析,利用改进过绿指数(Modified Excess Green index,MExG)算法计算植被和土壤的MExG值;并确定区分植被和土壤的MExG阈值为40,进而计算植被覆盖度。本文采用监督分类的最大似然法对比验证MExG自动提取结果,并对两种方法计算的玉米、高粱、绿豆和杂草的覆盖度,分别进行目视判读和t检验。研究表明,MExG自动提取方法具有客观性强,处理时间短,分类精度高等优点,是计算不同植被类型覆盖度的有效方法。 展开更多
关键词 植被覆盖度 改进过绿指数 MExG自动提取 盐碱地
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