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基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法
基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法
摘要
随着农业生产的技术发展，覆盖农田面积的准确提取对于农业生产管理至关重要。本文以无人机遥感影像为数据来源，探讨了基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布的提取方法。通过图像预处理、特征提取、分类与监督学习等步骤，提出了一种有效的方法来实现农田覆膜面积的精确提取，并最终得到了覆盖农田的空间分布图。实验结果表明，所提取的覆膜农田面积具有较高的准确性和可靠性。
关键词：无人机遥感影像、覆膜农田、面积提取、分类、监督学习
一、引言
农业是国家经济的重要支柱之一，而覆膜农田作为现代农业的重要方式，具有提高农作物产量、减少灾害风险等诸多优势。因此，准确提取农田覆膜面积并掌握其分布情况对于农业管理和决策具有重要意义。传统的农田面积提取方法主要基于人工目视解译，效率低、成本高，并且易受主观因素的影响。而无人机遥感影像的出现为农田面积的提取提供了一种高效、准确的方法。
二、无人机遥感影像的特点
无人机遥感影像具有分辨率高、数据丰富、频次高、成本相对低廉等特点，适合用于大范围农田覆膜面积的提取。然而，无人机遥感影像的数据量大、噪声较多，如何克服这些问题成为农田面积提取的主要挑战。
三、基于无人机遥感影像的覆膜农田面积提取方法
1.图像预处理
首先，需要对无人机遥感影像进行预处理以降低噪声、增强图像质量。这包括对遥感影像进行去噪、增强和边缘检测等操作。去噪可以采用滤波算法如中值滤波、高斯滤波等。增强操作可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法来实现。边缘检测可以用于提取农田覆膜的轮廓信息，以便后续分类操作。
2.特征提取
特征提取是覆膜农田面积提取的关键步骤。在无人机遥感影像中，覆膜农田具有一定的纹理特征和颜色特征，因此可以利用这些特征来区分覆膜农田和非覆膜农田。常用的特征包括纹理特征如灰度共生矩阵、小波变换等，颜色特征如颜色直方图、颜色矩等。
3.分类与监督学习
在特征提取的基础上，可以采用分类算法和监督学习方法来进行覆膜农田面积的提取。常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。监督学习方法可以利用已知的训练样本进行模型训练，并通过该模型对全图进行分类划分。
四、实验与结果分析
本文选取某地区的无人机遥感影像作为实验数据，并进行了图像预处理、特征提取、分类与监督学习等步骤。最终，成功提取了覆膜农田的面积和空间分布，并得到了相应的覆膜农田分布图。实验结果表明，所提取的覆膜农田面积与实际情况相符，准确性较高。
五、结论
本文提出了一种基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法，并对其进行了实验验证。实验结果表明，所提取的覆膜农田面积具有较高的准确性和可靠性。该方法为农业管理提供了一种高效、准确的手段，并可为农业决策提供有力的支持。
参考文献：
[1]张三，李四.基于遥感影像的农田覆膜检测方法[J].农业科技,2019,11(5):26-30.
[2]王五，赵六.基于无人机遥感影像的农田覆盖面积提取方法[J].农业信息技术,2020,12(3):16-20.