基于無人機DSM的小麥倒伏識別方法
趙立成; 段玉林; 史云; 張保輝 中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所/農業農村部農業遙感重點實驗室; 北京100081
關鍵詞：倒伏 dsm 無人機遙感 小麥 隨機森林
摘要：【目的】小麥倒伏是造成產量和質量下降并且影響農業機械自動化收割的重要原因。基于無人機遙感平臺獲得的數據能夠為小麥倒伏提供及時準確的監測結果,為智慧農業智能化育種、栽培和管理提供科學依據。【方法】基于無人機搭載的消費級相機,獲取可見光影像結合生成的DSM數據,采用隨機森林的分類方法進行小麥倒伏識別。【結果】基于可見光和DSM數據獲得的小麥倒伏分類總體精度為98.41%,Kappa系數為0.97,相較于僅依靠可見光譜信息的分類結果具有顯著提升,識別結果也更加可靠,能夠顯著改善小麥倒伏識別效果。【結論】證明了基于無人機搭載消費級相機獲取的DSM數據在農作物倒伏識別中的可行性,提供了一種自動識別小麥倒伏的新思路和新方法。
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