为了及时准确地获取棉花苗期的出苗信息,提出了采用面向对象的分类思想,充分利用了图像的纹理、形状和颜色等信息。采用支持向量机、朴素贝叶斯、K最邻近、决策树及随机森林分类器对无人机获取的可见光影像进行棉花出苗信息的快速提取,将目视解译的Shape文件与5种分类器的分类结果进行对比及精度分析。结果表明,最佳机器学习分类器为支持向量机,研究区棉花出苗信息提取总体精度达97.47%。研究可为无人机在农业苗情信息诊断中的应用提供参考,为精准化管理提供支持,达到丰收增产的目的。
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