[发明专利]一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法在审
| 申请号： | 201710969088.1 | 申请日： | 2017-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN109682760A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 朱桂华 | 申请（专利权）人： | 朱桂华 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212136 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法，该方法首先通过无人机平台上搭载的冠层测量相机传感器，获取无人机低空遥感原始数据，即植物冠层反射比；其次对无人机低空遥感原始数据进行预处理，选取畸变较小的影像，并且选取影像的中心部分，导入ENVI软件中，结合标准白板的影像数据计算得到波谱反射率；接着基于农作物波谱特征和归一化差值植被指数NDVI变化阈值进行分类，最后得到农作物类别。该方法提高了无人机遥感中农田信息获取的时效性和精度，兼具快速和低成本的特点，在海量农作物无人机航拍数据的信息提取上具有较广的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 低空遥感 农作物 快速分类 原始数据 影像 预处理 影像数据计算 波谱反射率 标准白板 波谱特征 测量相机 航拍数据 农田信息 信息提取 植被指数 植物冠层 低成本 反射比 归一化 时效性 传感器 畸变 冠层 遥感 分类 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于无人机低空遥感的农作物快速分类方法，其特征在于：包括以下3步骤：步骤1：获取无人机低空遥感原始数据；步骤2：对无人机低空遥感原始数据进行预处理，得到农作物波谱特征；步骤3：基于农作物波谱特征和归一化差值植被指数NDVI变化阈值进行分类，得到农作物类别。
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