中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取

夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 自然资源遥感, 2021, (1): 115-122. doi: 10.6046/gtzyyg.2020078
引用本文: 夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 自然资源遥感, 2021, (1): 115-122. doi: 10.6046/gtzyyg.2020078
XIA Yan, HUANG Liang, CHEN Pengdi. Tobacco fine extraction from UAV image based on fuzzy-superpixel segmentation algorithm[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, (1): 115-122. doi: 10.6046/gtzyyg.2020078
Citation: XIA Yan, HUANG Liang, CHEN Pengdi. Tobacco fine extraction from UAV image based on fuzzy-superpixel segmentation algorithm[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, (1): 115-122. doi: 10.6046/gtzyyg.2020078

模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取

  • 基金项目:

    云南省高校工程中心建设计划项目

    国家自然科学基金项目"南方山地城镇建设用地与变化的坡度梯度效应研究"

    云南省应用基础研究计划面上项目"基于全卷积神经网络的多源遥感影像变化检测"

    自然资源部地球观测与时空信息科学重点实验室经费资助项目"基于直觉模糊集理论的多源遥感影像变化检测方法研究"

详细信息
  • 中图分类号: TP79

Tobacco fine extraction from UAV image based on fuzzy-superpixel segmentation algorithm

  • 实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难.因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法.首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆盖区域;然后利用FS算法对影像进行超像素分割,并统计超像素的均值、亮度、形状指数、长宽比、自定义植被指数等特征;最后通过计算超像素的特征阈值,对烟株数目进行精细提取和统计.选取3景无人机影像作为实验数据,实验结果表明,该方法提取烟株的总体精度分别为84.28%,89.05%和82.97%.该方法可实现对烟株的自动化提取,为后期计算烟草产量提供有效参考.
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出版历程
刊出日期:  2021-03-15

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