基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法

被引：185

作者：

田振坤 ^{[1
]}

傅莺莺 ^{[2
]}

刘素红 ^{[3
,4
]}

刘峰 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 中国劳动关系学院基础部

[2] 北京工商大学理学院

[3] 北京师范大学地理学与遥感科学学院

[4] 北京师范大学遥感科学国家重点实验室

来源：

农业工程学报 | 2013年 / 29卷 / 07期

关键词：

遥感; 农作物; 分类; 无人机; NDVI;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用];

学科分类号：

082806 [农业信息与电气工程];

摘要：

无人机以其高时效、高分辨率、低成本、低风险及可重复使用的优势,给遥感技术在各领域的应用提供了新的平台。为了提高无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度,该文分析了无人机低空航飞获得的高空间分辨率农作物遥感影像特征,以冬小麦为研究对象,基于农作物波谱特征和NDVI变化阈值,提出了一种农作物快速分类提取方法,并与其他几种常用的遥感分类方法进行比较,探讨了其普适性。结果表明,该方法从无人机高分辨率影像中提取不同种类的农作物分类信息具有较高的正确率和普适性,兼具快速和低成本的特点,在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。

引用

页码：109 / 116+295 +295

页数：9

共 26 条

[1]

基于低空无人机遥感的冬小麦覆盖度变化监测 [J].