提出一種基于無(wú)人機(jī)高精度DEM數(shù)據(jù)的梯田自動(dòng)提取算法.首先,基于無(wú)人機(jī)航測(cè)技術(shù)獲取1m分辨率的DEM數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上計(jì)算地面坡度.此時(shí),梯田田坎處于坡度的極大值區(qū).其次,采用坡面流水模擬算法實(shí)現(xiàn)對(duì)該極值區(qū)的提取.最后,對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行掩膜濾波,消除非梯田區(qū)域,得到最終梯田提取結(jié)果.以陜西省長(zhǎng)武縣王東溝流域?yàn)閷?shí)驗(yàn)樣區(qū),進(jìn)行梯田提取實(shí)驗(yàn),并將實(shí)驗(yàn)提取結(jié)果與梯田目視解譯結(jié)果及光照暈渲模擬方法提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比.結(jié)果顯示,相比目視真值,該方法提取梯田的準(zhǔn)確率為90.67%,具有較高的提取精度;相比光照暈渲模擬方法,該方法可提取出更為完整和連續(xù)的梯田結(jié)果.該梯田快速提取方法及結(jié)果可為水土保持、農(nóng)業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境治理等研究提供依據(jù). 

【文章來(lái)源】：南京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版). 2020,20(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 研究方法
    1.1 梯田的特征分析
        1.1.1 繼承性
        1.1.2 微觀地形特征
    1.2 基本原理
    1.3 實(shí)現(xiàn)方法
        1.3.1 基于高精度DEM數(shù)據(jù)的坡度計(jì)算
        1.3.2 基于坡度數(shù)字地面模型的極大值區(qū)提取
        1.3.3 梯田田坎線濾波
2 實(shí)驗(yàn)樣區(qū)與數(shù)據(jù)
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與精度評(píng)價(jià)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于高分影像的黃土高原梯田提取技術(shù)研究[D]. 黨恬敏.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2017
[4]基于面向?qū)ο蟮倪b感影像梯田信息提取研究[D]. 張雨果.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2016
[5]梯田自動(dòng)提取及特征分析[D]. 趙漢青.南京師范大學(xué) 2016
[6]黃土高原梯田DEM地形特征研究[D]. 劉芬.西北大學(xué) 2015



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