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题名基于无人机密集匹配点云的黄河流域矿区植被提取
被引量：1
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作者
王果
王成
王宏涛
陈超
杨福芹
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机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
河南工程学院土木工程学院
中国科学院遥感与数字地球研究所中国科学院数字地球重点实验室
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出处
《中国矿业》
2023年第6期65-71,共7页
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基金
国家自然科学基金项目资助(编号:U22A20566,42007424)
河南省科技攻关计划项目资助(编号:232102321104)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目资助(编号:23A420001,21A420002)
河南理工大学基本科研业务费专项资助(编号:NSFRF220203)。
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文摘
黄河流域是我国重要的矿产资源分布区域。长期以来,矿区的高强度开采引发了水土流失、植被退化等一系列问题,而植被作为矿区生态系统的能源动力,有着巨大的固碳速率和潜力,精准获取及监测矿区植被生长状态对黄河流域生态保护与高质量发展具有重要意义。提出一种无人机密集匹配点云矿区植被自动提取方法,通过无人机搭载的数码相机获取矿区序列影像,经特征提取、空三测量、多视影像密集匹配,重建矿区三维点云,利用匹配点云具有丰富的地物光谱特性,构建点云的差异植被指数DEVI,通过Otsu阈值法自动求取全局阈值,从而实现矿区植被点云的自动提取。选取黄河流域河南段某矿区进行实验,实验结果表明:植被提取的总体精度为96.40%,Kappa系数为0.927 1,可实现无人机密集匹配点云中的植被立体信息有效提取,为基于低成本无人机摄影测量进行矿区植被立体监测研究提供一种可行方法。
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关键词
黄河流域矿区
密集匹配
点云
光谱特性
植被指数
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Keywords
mining areas in the Yellow River Basin
dense matching
point cloud
spectral characteristic
vegetation index
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
TD88
[矿业工程—矿山开采]
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