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基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究  
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【英文篇名】 Selection of Optimum Bands Combination Based on Multispectral Images of UAV
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【作者】 赵庆展; 刘伟; 尹小君; 张天毅;
【英文作者】 Zhao Qingzhan; Liu Wei; Yin Xiaojun; Zhang Tianyi; College of Information Science and Technology; Shihezi University; Geospatial Information Engineering Research Center; Xinjiang Production and Construction Corps;
【作者单位】 石河子大学信息科学与技术学院; 兵团空间信息工程技术研究中心;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 无人机; 多光谱传感器; 最佳波段组合; 光谱特征; 纹理特征;
【英文关键词】 unmanned aerial vehicle; multi-spectral sensors; optimum bands combination; spectral feature; texture feature;
【摘要】 针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。
【英文摘要】 With the rapid development of unmanned aerial vehicle( UAV),it is widely used in the field remote sensing which is different from the satellite remote sensing,and has many advantages such as more convenient,lower cost,and shorter revisit cycle. However,effective information cannot be extracted from the multispectral images of UAV easily because of the high-resolution multi-band redundant data which can increase the complexity of data processing and consume a lot of computational resources. Therefore,the pur...
【基金】 国家自然科学基金项目(31260291); 新疆生产建设兵团科技计划项目(2015BA006)
【更新日期】 2016-04-11
【分类号】 TP751;S251
【正文快照】 引言随着无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)技术和轻型多光谱相机的发展,基于无人机的低空多光谱遥感越来越被人们所关注。以无人机为飞行平台的遥感系统[1]具有起降灵活、低空飞行、低成本、易维护[2-3]的特点,可获得高空间分辨率、高光谱分辨率及高时间分辨率的多光谱影像

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