森林病虫害监测中的无人机图像分割算法比较

被引：18

作者：

费运巧 ^{[1
]}

刘文萍 ^{[1
]}

骆有庆 ^{[2
]}

陆鹏飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京林业大学信息学院

[2] 北京林业大学林学院

来源：

计算机工程与应用 | 2017年 / 53卷 / 08期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; S763 [森林病虫害及其防治];

学科分类号：

080203 ; 0904 ;

摘要：

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。

引用

页码：216 / 223

页数：8

共 10 条

[1]

基于目标函数的模糊聚类新算法及其应用研究.[D].汪庆淼.江苏大学.2014, 08

[2]

基于光谱分析与图像处理的模式识别研究.[D].王松静.浙江大学.2012, 05

[3] 林业病虫害发生的原因与对策 [J].