【摘 要】
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以自然光下大田油菜幼苗图像为研究对象,运用超红指数ExR、超绿指数ExG、超绿超红差分指数ExGR、归一化植被指数NDI、植被提取颜色指数CIVE、植被指数组合COM等6种常用植被指
【机 构】
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华中农业大学工学院/农业农村部长江中下游农业装备重点实验室,华中农业大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31401288)
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以自然光下大田油菜幼苗图像为研究对象,运用超红指数ExR、超绿指数ExG、超绿超红差分指数ExGR、归一化植被指数NDI、植被提取颜色指数CIVE、植被指数组合COM等6种常用植被指数和阈值算法分割具有阴影区域的大田油菜图像,同时试验中引入定量评价标准客观评价常用RGB空间植被指数的分割效果。结果表明:定性分析中COM指数优于其他5种植被指数,能够减少阴影带来的分割影响,并在局部叶片分割试验中保留完整叶片轮廓;定量分析中COM指数提供最佳分割精度、灵敏度和特指度分别为94.1%、97.2%、90.9%,其
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