典型文献
基于无人机多光谱影像的水稻风灾倒伏面积估算
文献摘要：
风灾作为水稻气象灾害之一,严重影响着水稻的生长、产量以及品质.遥感技术作为倒伏作物监测的新途径,给作物受灾面积统计的实时、动态、宏观监测带来新思路,一定程度上弥补了传统方法的不足.以黑龙江省五常市典型水稻倒伏地块获取小型无人机多光谱数据,并基于此数据选取光谱特征、纹理特征、植被指数三个指标对比水稻倒伏前后的差异,接着以水稻倒伏前后的光谱特征、纹理特征结合最大似然法分类,植被指数差异选择最大阈值进行分类,最后对倒伏水稻的提取精度进行评价与分析.研究发现:①植被指数特征相对差异值最小(7％),不适用于准确区分正常和倒伏水稻;光谱特征的相对差异值居中(18％);纹理特征相对差异值最大(28％),最适于区分正常和倒伏水稻.②从提取的水稻面积结果显示可知,基于均值纹理的分类方法的精度最高(94％);基于光谱特征分类方法的精度居中(72％),介于两者(植被指数和均值纹理特征)之间;基于植被指数最优阈值分类方法的精度最低(66％).该结果可为制定灾后生产管理、防控措施、评估产量损失具有重要参考依据;为动态监测水稻倒伏面积具有重要的借鉴意义.
文献关键词：
无人机;水稻;倒伏;多光谱;面积估算
中图分类号：
作者姓名：
宁静;周芳琪;周杰
作者机构：
东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨150030
文献出处：
引用格式：
[1]宁静;周芳琪;周杰-.基于无人机多光谱影像的水稻风灾倒伏面积估算)[J].科学技术与工程,2022(31):13723-13729
A类：
B类：
无人机多光谱影像,风灾,倒伏,面积估算,气象灾害,遥感技术,作物监测,受灾面积,黑龙江省,五常市,伏地,地块,小型无人机,多光谱数据,光谱特征,纹理特征,植被指数,指标对比,特征结合,最大似然法,对倒,伏水,评价与分析,差异值,居中,适于,水稻面积,分类方法,特征分类,最优阈值,阈值分类,生产管理,估产,产量损失
AB值：
0.314153
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