基于无人机可见光影像的高原丘陵盆地区山药植株识别

作者：黄登红; 周忠发^*; 吴跃; 朱孟; 尹林江; 崔亮

来源：热带地理, 2019, 39(04): 571-582.

DOI：10.13284/j.cnki.rddl.003155

• 喀斯特山区
• 作物识别
• 无人机遥感
• 颜色指数
• 图像滤波
• 灰度分割

采用四旋翼无人机采集特色作物山药种植区影像,针对山药种植时间和管护水平差异导致的植株生长差异化特征,通过筛选红绿比值指数(RGRI)、过绿指数(ExG)和过绿减过红指数(ExG-ExR)等颜色指数获取山药植株最优颜色指数计算方法;以高斯高通滤波(GHPF)增强和保留山药植株高频信息,抑制杂草、玉米植株的噪声;结合田间测量山药植株数据,通过人机交互解译方法对图像滤波增强后的影像进行灰度分割和提取山药植株信息。结果表明:1)样区总体提取精度为91.14%,样区A、B、C的提取精度分别为90.94%、91.96%、90.81%,精度验证完整性为93.16%;2)随着山药植株多株连体生长复杂程度的增强,过绿指数具有的土壤与植被的分离性仍优于红绿比值指数和过绿减过红指数;3)使用高斯高通滤波能够有效消除杂草、玉米植株的影响,减小山药植株多株连接生长所产生的干扰;4)高斯高通滤波卷积核大小79×79适用于不同时相和不同生长情况的山药植株影像处理,针对不同的山药植株生长情况和不同时相的可见光影像,需调整灰度分割的阈值参数t,单株山药植株面积S由田间测量确定。该方法以快速灵活、低成本的方式识别和计算不同生长状态的山药植株数目,适用于喀斯特山区的精准农业监测研究和现代农业生产活动。

• 单位
  贵州师范大学