无人机遥感的农作物精细分类研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 田甜

作者： 田甜;王迪;曾妍;张影;黄青

作者机构：

关键词： 无人机;遥感;农作物分类;多光谱;高光谱

期刊名称： 中国农业信息

ISSN： 1672-0423

年卷期： 2020 年 32 卷 002 期

页码： 1-12

摘要： [目的]农作物精细分类是面积估算、长势监测、产量预测及灾害评估的重要前提和基础.近年来,无人机低空遥感技术因其操作成本低、空间分辨率高、灵活性强等优势,成为田块尺度下农作物精细分类的重要工具.[方法]文章系统总结了国内外近10余年无人机遥感在农作物分类领域的研究进展,介绍了目前常用的无人机平台和传感器,归纳了农作物分类特征及算法的使用情况,指出了无人机遥感农作物精细分类研究存在的问题.[结果]当前无人机遥感农作物精细分类研究存在一些不足之处:(1)无人机遥感监测面积小,无法在较大尺度区域实现农作物精准监测.(2)适用于无人机遥感的农作物分类特征仍需进一步挖掘,面向高光谱影像的农作物分类特征及特征组合尚需进一步明确.(3)分类器使用单一,分类算法的普适性和稳定性不强.[结论]无人机遥感农作物精细分类研究的发展趋势主要包括3个方面:(1)无人机遥感影像与星载遥感数据的高效融合,拓宽无人机的监测范围.(2)面向无人机遥感影像的农作物分类特征提取与优化研究.(3)适合无人机遥感的农作物分类算法改进.

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