【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学 国土资源工程学院测绘系,云南 昆明 650093;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,云南 昆明 650093
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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
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