【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)于大面積、大尺度的作物監(jiān)測(cè)和識(shí)別具有主觀性,誤差大,獲取的農(nóng)作物信息具有很大的局限性。利用無(wú)人機(jī)遙感影像技術(shù)對(duì)作物的種植信息進(jìn)行提取,可以快速的估算作物的種植面積。本文首先利用無(wú)人機(jī)遙感試驗(yàn)獲取多幅有重疊區(qū)域的圖像,使用Agisoft photoscan軟件拼接重構(gòu)試驗(yàn)區(qū)的完整圖像,利用多尺度分割方法將試驗(yàn)區(qū)域分割成若干對(duì)象,并基于統(tǒng)計(jì)方法提取對(duì)象的光譜特征、幾何特征和紋理特征;然后,建立識(shí)別水稻地塊的二分類(lèi)Logistic回歸模型,特征指標(biāo)為形狀指數(shù)、紅色均值、紅色標(biāo)準(zhǔn)偏差、最大化差異度量、灰度共生矩陣同質(zhì)性和灰度共生矩陣非相似性。結(jié)果表明:模型辨識(shí)訓(xùn)練樣本集的正確率為100%,辨識(shí)檢驗(yàn)樣本的正確率為97%,模型應(yīng)用于辨識(shí)驗(yàn)證區(qū)域水稻田塊,總體正確率為98%。最后基于累計(jì)像素方法測(cè)算水稻田塊的面積,并與目視解譯測(cè)算的結(jié)果對(duì)比,面積誤差小于3.5%,研究方法識(shí)別水稻田塊效果好,面積測(cè)算準(zhǔn)確率高。因此,該研究對(duì)利用無(wú)人機(jī)遙感影像普查水稻種植信息具有一定的適用性。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。利用六旋翼無(wú)人機(jī)搭載相機(jī)傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后采用Agisoft PhotoScan軟件進(jìn)行拼接。(2)面向?qū)ο蠓ǚ治觥＠锰卣鳙@取統(tǒng)計(jì)、分割方法和分類(lèi)算法,與統(tǒng)計(jì)學(xué)聯(lián)系起來(lái),建立二分類(lèi)Logistic回歸模型進(jìn)行水稻地塊的判別,使得面向?qū)ο蠓诸?lèi)精準(zhǔn)提高。提取精度達(dá)到97%,面積誤差在3.5%以?xún)?nèi)。(3)基于像元方法分析。介紹監(jiān)督分類(lèi)大塊下的最大似然法和非監(jiān)督分類(lèi)下的K均值分類(lèi),并用該兩種方法對(duì)試驗(yàn)區(qū)和驗(yàn)證區(qū)的遙感影像進(jìn)行分類(lèi),提取精度結(jié)果不理想,面積誤差達(dá)到17%。(4)精度評(píng)價(jià)。對(duì)基于二分類(lèi)Logistic的面向?qū)ο蠓诸?lèi)和基于像元的最大似然法進(jìn)行面積精度對(duì)比評(píng)價(jià)。
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：S127;TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2763796