基于无人机影像的烟草精细提取

作者：夏炎,黄亮,王枭轩,陈朋弟

摘要：烟草是一种特殊农作物,烟草的提取对其信息统计起着重要作用。针对烟草单株提取难的问题,提出了一种结合多特征和超像素的无人机影像烟草精细提取方法。首先利用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)算法对影像进行超像素分割;然后统计超像素的平均值、亮度、长宽比、形状指数、红绿蓝波段值和自定义植被指数;接着通过对超像素特征组合和特征阈值选取来实现烟草的精细提取;最后对提取信息进行统计和分析。实验结果表明:该方法能有效地提取烟草株树,准确度分别为99%和98.6%。利用该方法,在计算烟草产量方面供了有效参考,节省了大部分的人力财力。

发文机构：昆明理工大学国土资源工程学院测绘系 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心

关键词：烟草无人机影像简单线性迭代聚类超像素分割信息提取TobaccoUAV imageSLICSuperpixel segmentation algorithmInformation extraction

分类号： TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]