利用無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載多光譜成像儀獲取研究區(qū)蔬菜地塊的高分辨率多光譜遙感影像,對(duì)影像上各類(lèi)蔬菜的光譜進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)在各個(gè)波段上,不同種類(lèi)蔬菜之間光譜具有一定的差異。使用多種分類(lèi)方法對(duì)影像上各類(lèi)蔬菜進(jìn)行分類(lèi),結(jié)果表明:基于像元的分類(lèi)效果較差;面向?qū)ο蠓诸?lèi)法能夠有效識(shí)別和區(qū)分不同種類(lèi)的蔬菜,分類(lèi)圖中各類(lèi)蔬菜的分布與實(shí)際情況一致,Kappa系數(shù)大于0.9,總精度達(dá)到90%以上,與基于目視解譯的各類(lèi)蔬菜種植面積結(jié)果相比較,誤差在7.5%以?xún)?nèi)。綜上,以無(wú)人機(jī)多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源,使用面向?qū)ο蠓诸?lèi)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)蔬菜種植信息的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)。

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圖3 各類(lèi)蔬菜典型ROI

圖2研究區(qū)露天蔬菜地塊1.3蔬菜分類(lèi)提取方法

圖1 研究區(qū)無(wú)人機(jī)影像

使用Pix4Dmapper軟件,對(duì)獲取的多光譜影像進(jìn)行處理,得到監(jiān)測(cè)區(qū)域完整的多光譜正射影像(圖1)。通過(guò)目視解譯提取露天菜地地塊(圖2)。利用ENVI5.1軟件ROI(Regionofinterest,感興趣區(qū))工具結(jié)合目視解譯在圖上分別選取大白菜ROI共50個(gè)樣本,花菜....

圖2 研究區(qū)露天蔬菜地塊

圖1研究區(qū)無(wú)人機(jī)影像圖3各類(lèi)蔬菜典型ROI

圖4 各類(lèi)蔬菜ROI在多光譜影像各波段上反射率分布

由表2可知,在藍(lán)波段上,大白菜和花菜、青菜和花菜的反射率差異不顯著,其他蔬菜之間有顯著差異;在綠波段上,青菜和花菜之間沒(méi)有顯著差異,其他蔬菜之間有顯著差異;在紅波段上,只有卷心菜與其他蔬菜差異顯著,大白菜、花菜和青菜之間沒(méi)有顯著差異;在紅邊波段上,卷心菜和花菜之間差異顯著,青菜和....

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