论文摘要
为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵静,杨焕波,兰玉彬,鲁力群,贾鹏,李志铭
关键词: 夏季玉米,无人机可见光图像,植被覆盖度,植被指数,阈值提取
来源: 农业机械学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术
单位: 山东理工大学农业工程与食品科学学院,山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心,山东理工大学交通与车辆工程学院
基金: 山东省“引进顶尖人才‘一事一议’专项经费”项目,中央引导地方科技发展专项资金项目
分类号: S513;TP751
页码: 232-240
总页数: 9
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标签:夏季玉米论文; 无人机可见光图像论文; 植被覆盖度论文; 植被指数论文; 阈值提取论文;