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综合利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取
被引量：
2
1
作者
杨欣宇
李培军
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期843-853,共11页
提出一种利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取方法。首先,从无人机图像中提取光谱特征和形态学特征,利用改进的单类随机森林算法,分别得到基于光谱特征和基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果。然后,...
提出一种利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取方法。首先,从无人机图像中提取光谱特征和形态学特征,利用改进的单类随机森林算法,分别得到基于光谱特征和基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果。然后,利用霍夫变换方法,从基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果中提取玉米幼苗行线。最后,利用得到的玉米幼苗行线,优化基于光谱特征的玉米幼苗图像分类结果,得到最终的幼苗分布信息提取结果。两个研究区提取结果的对比表明,所提方法有效地结合了形态学特征与霍夫变换的特点,与现有方法相比,可以得到更好的玉米幼苗分布信息提取结果。
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关键词
无人机遥感图像
幼苗分布信息提取
形态学特征
霍夫变换
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职称材料
题名
综合利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取
被引量：
2
1
作者
杨欣宇
李培军
机构
北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所
北京大学空间信息集成与
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期843-853,共11页
基金
国家自然科学基金(42071307)资助。
文摘
提出一种利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取方法。首先,从无人机图像中提取光谱特征和形态学特征,利用改进的单类随机森林算法,分别得到基于光谱特征和基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果。然后,利用霍夫变换方法,从基于形态学特征的玉米幼苗图像分类结果中提取玉米幼苗行线。最后,利用得到的玉米幼苗行线,优化基于光谱特征的玉米幼苗图像分类结果,得到最终的幼苗分布信息提取结果。两个研究区提取结果的对比表明,所提方法有效地结合了形态学特征与霍夫变换的特点,与现有方法相比,可以得到更好的玉米幼苗分布信息提取结果。
关键词
无人机遥感图像
幼苗分布信息提取
形态学特征
霍夫变换
Keywords
UAV remote sensing image
seedling mapping
morphological feature
Hough transform
分类号
S513 [农业科学—作物学]
S127 [农业科学—农业基础科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
综合利用光谱特征、形态学特征和霍夫变换的无人机图像玉米幼苗分布信息提取
杨欣宇
李培军
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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