- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法
资料介绍
作物类型准确分类是大田作业和管理的基础。该文通过无人机遥感试验获取的可见光影像,利用色彩空间转换和纹理滤波构建了色调、饱和度和亮度的27项纹理和低通滤波特征;然后采用Relief F-Pearson特征降维方法,剔除分类能力弱且相关性高的冗余特征;最后,基于优选特征训练分类模型,并结合人工分类结果对各模型进行精度比较和效果验证。结果表明:特征选择得到的H-CLP、H-Ent、I-Cor、I-CLP、I-Ent、S-CLP和I-Var是利用可见光影像进行北疆主要农作物分类的最佳特征,可在充分表征影像特征的同时降低数据冗余。支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法精度最高,整体分类准确率达83.77%,ANN和KNN分类精度次之。通过在验证区进行像素级别作物分类,发现SVM分类方法效果最好,棉花、玉米、苜蓿和西葫芦作物分类精度均达到了80%以上。该研究可为基于无人机可见光影像的农作物种植信息普查提供参考。
部分文件列表
文件名 | 大小 |
基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法.pdf | 2M |
最新上传
-
21ic小能手 打赏10.00元 2天前
-
21ic小能手 打赏10.00元 2天前
-
cai0603 打赏3.00元 3天前
用户:CJQ_ENJOY
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏10.00元 3天前
-
cai0603 打赏3.00元 3天前
用户:dongshao
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏10.00元 3天前
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户:gsy幸运
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户:zhengdai
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户:小猫做电路
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户:liqiang9090
-
21ic下载 打赏270.00元 3天前
用户:kk1957135547
-
21ic下载 打赏160.00元 3天前
用户:w178191520
-
21ic下载 打赏160.00元 3天前
用户:w1966891335
-
21ic下载 打赏50.00元 3天前
用户:w993263495
-
21ic下载 打赏40.00元 3天前
用户:w993263495
-
21ic下载 打赏90.00元 3天前
用户:cooldog123pp
-
21ic下载 打赏30.00元 3天前
用户:sun2152
-
21ic下载 打赏40.00元 3天前
用户:xzxbybd
-
21ic下载 打赏40.00元 3天前
用户:铁蛋锅
-
21ic下载 打赏30.00元 3天前
用户:happypcb
-
21ic下载 打赏50.00元 3天前
用户:forgot
-
21ic下载 打赏10.00元 3天前
用户:xuzhen1
-
21ic下载 打赏20.00元 3天前
用户:wanglu6666
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户:人间留客
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户:jyxjiyixing
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户:akae_du
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户:ouyang_56
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
xlhtracy 打赏10.00元 3天前
-
xlhtracy 打赏10.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
xlhtracy 打赏5.00元 3天前
-
czmhcy 打赏1.00元 3天前
资料:bitboy
全部评论(0)