中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

基于无人机影像的小麦植株密度估算方法研究

王伟, 王新盛, 姚婵, 金添, 邬佳昱, 苏伟. 基于无人机影像的小麦植株密度估算方法研究[J]. 自然资源遥感, 2020, (4): 111-119. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.16
引用本文: 王伟, 王新盛, 姚婵, 金添, 邬佳昱, 苏伟. 基于无人机影像的小麦植株密度估算方法研究[J]. 自然资源遥感, 2020, (4): 111-119. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.16
WANG Wei, WANG Xinsheng, YAO Chan, JIN Tian, WU Jiayu, SU Wei. Estimation of wheat planting density using UAV image[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (4): 111-119. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.16
Citation: WANG Wei, WANG Xinsheng, YAO Chan, JIN Tian, WU Jiayu, SU Wei. Estimation of wheat planting density using UAV image[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (4): 111-119. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.16

基于无人机影像的小麦植株密度估算方法研究

  • 基金项目:

    国家重点研发计划项目"粮食丰产增效科技创新"

    国家自然科学基金项目"联合时序遥感影像和地基激光雷达的玉米生长过程监测方法研究"

详细信息
  • 中图分类号: TP79

Estimation of wheat planting density using UAV image

  • 小麦是密植型作物,每亩地的播种量近20 kg,冬小麦植株密度的高低会直接影响最终产量,因此,实时监测小麦植株密度是保证小麦产量的重要途径.目前,获取小麦植株密度的主要方式是以人工测量为主,费时、费力.本文利用大疆悟2无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)搭载禅思X4S相机,分架次获取小麦种植区的高分辨率可见光影像,基于无人机影像提取小麦覆盖度,并建立小麦覆盖度与植株密度之间的关系,从而实现基于UAV影像的小麦植株密度的快速获取.实验表明:①利用改进的HSI颜色模型提取小麦覆盖度比传统目视估测、人工计数等分类方法提高了提取精度及效率,克服了不同架次无人机影像的光照条件差异以及阴影的影响;②苗期、越冬期和返青期小麦覆盖度与植株密度之间都具有较高的相关性,其中,基于无人机影像提取的覆盖度与小麦植株密度的相关系数R2在3个生育期分别为0.7379,0.8981和0.8976.利用牛腾雨村样本对关系模型的验证结果显示,基于所建立的关系模型的反演结果与实测值之间也具有较好的相关性,R2达到了0.9198.
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出版历程
刊出日期:  2020-12-15

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