基于無人機DSM的小麥倒伏識別方法
關鍵詞：倒伏 dsm 無人機遙感 小麥 隨機森林
摘要：【目的】小麥倒伏是造成產量和質量下降并且影響農業(yè)機械自動化收割的重要原因。基于無人機遙感平臺獲得的數(shù)據(jù)能夠為小麥倒伏提供及時準確的監(jiān)測結果,為智慧農業(yè)智能化育種、栽培和管理提供科學依據(jù)?！痉椒ā炕跓o人機搭載的消費級相機,獲取可見光影像結合生成的DSM數(shù)據(jù),采用隨機森林的分類方法進行小麥倒伏識別。【結果】基于可見光和DSM數(shù)據(jù)獲得的小麥倒伏分類總體精度為98.41%,Kappa系數(shù)為0.97,相較于僅依靠可見光譜信息的分類結果具有顯著提升,識別結果也更加可靠,能夠顯著改善小麥倒伏識別效果。【結論】證明了基于無人機搭載消費級相機獲取的DSM數(shù)據(jù)在農作物倒伏識別中的可行性,提供了一種自動識別小麥倒伏的新思路和新方法。
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