基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

高永刚; 林悦欢; 温小乐; 简文彬; 龚应双

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基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

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cqvip:该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究。研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67%,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力。利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93%,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度。

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来源
《农业工程学报》 |2020年第3期|178-189|共12页
作者
高永刚; 林悦欢; 温小乐; 简文彬; 龚应双;
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作者单位

福州大学环境与资源学院福州 350116;

地质工程福建省高校工程研究中心福州 350116;

数字中国研究院(福建) 福州 350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
遥感; 植被; 光谱分析; 无人机; 可见光波段; 超绿红蓝差分指数;

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