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關(guān)鍵詞:果樹識(shí)別 無(wú)人機(jī)影像 數(shù)字表面模型 果樹高度
摘要:【目的】利用單次無(wú)人機(jī)飛行生成的正射影像和數(shù)字表面模型(DSM)對(duì)果樹進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別。【方法】首先利用無(wú)人機(jī)正射影像計(jì)算5種歸一化植被指數(shù),并討論5種植被指數(shù)提取植被區(qū)域的精度,選用結(jié)果最好的植被指數(shù)對(duì)研究區(qū)植被進(jìn)行提取;之后根據(jù)影像的空間分辨率和已知果樹直徑范圍對(duì)果樹進(jìn)行初識(shí)別確定果樹實(shí)際位置和半徑;再將識(shí)別到的果樹疊加到DSM中,利用果樹在DSM中最大值和果樹臨近區(qū)域DSM最小值求取果樹高度;最后根據(jù)果樹高度范圍對(duì)初識(shí)別的果樹進(jìn)行再識(shí)別,提高果樹識(shí)別精度?!窘Y(jié)果】該方法在美國(guó)加利福尼亞州弗雷斯諾縣里德利市郊區(qū)的一個(gè)果園進(jìn)行運(yùn)用研究,發(fā)現(xiàn)MRENDVI植被指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)植被提取精度最高;利用提取植被區(qū)域后影像和果樹冠層的直徑范圍對(duì)果樹進(jìn)行初識(shí)別的精度為94.8%;利用果樹初識(shí)別影像與DSM影像結(jié)合求取果樹高度,并根據(jù)果樹高度范圍對(duì)果樹進(jìn)行再識(shí)別后,果樹識(shí)別精度提高了5%,達(dá)到99.8%?!窘Y(jié)論】該方法原理簡(jiǎn)單,對(duì)果園果樹識(shí)別有較高精度,有效消除了果園周圍其他樹木和果園內(nèi)部草叢對(duì)果樹正確識(shí)別的影響,有較高的普適性。
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