基于无人机可见光的新疆棉田田间尺度地物识别方法

作者：张楠楠; 张晓; 白铁成; 袁新涛; 马瑞; 李莉^*

来源：农业机械学报, 2023, 1-12.

• 棉田地物分类
• 无人机可见光
• 田间尺度
• 空间分辨率
• 随机森林

针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题，运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像，结合地面调查采样数据，利用神经网络（Artificial neural networks，ANN）、支持向量机（Support vector machines，SVM）和随机森林（Random forest，RF）3种监督分类算法进行田间地物识别。分析不同分辨率（1.00、2.50、5.00、7.50、10.00 cm）下对地物的识别精度，并结合算法运行时间，从分辨率、算法精度和运行时间上找到适合南疆田间尺度棉花田块地物识别的最佳分辨率和最优算法。试验结果表明：当空间分辨率为1.00 cm时，SVM对地物的识别精度最高，总体精度与Kappa系数分别为99.857%和0.997。随着空间分辨率的降低，总体精度和Kappa系数呈下降趋势。当分辨率为2.50 cm和5.00 cm时，采用RF算法时，运行时间最短，土地、棉花和滴灌带可获得较好的识别精度，总体精度与Kappa系数分别可达99.137%和0.983以上。当空间分辨率大于5.00 cm时，总体精度和Kappa系数下降，滴灌带的制图精度（Producer’s accuracy，PA）和用户精度（User’s accuracy，UA）下降最大。空间分辨率小于5.00 cm的图像能够很好地识别蕾期棉花地的典型地物，可为进行田间地物类型及其分布状况的识别提供指导。

• 单位
  塔里木大学; 中国农业大学