您好,欢迎访问中国农业科学院 机构知识库!

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

作者: 田甜 1 ; 王迪 1 ; 曾妍 1 ; 张影 1 ; 黄青 1 ;

作者机构: 1.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室

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.

  • 相关文献

[1]病害胁迫下玉米LAI遥感反演研究. 刘帅兵,金秀良,冯海宽,聂臣巍,白怡,程明瀚. 2023

[2]基于敏感波段筛选的多源遥感数据作物生物量估算研究. 刘斌. 2016

[3]基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究. 田甜,王迪,王珍,李会宾. 2022

[4]利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量. 王延仓,顾晓鹤,朱金山,龙慧灵,徐鹏,廖钦洪. 2014

[5]基于哨兵-2A模拟反射率及其影像的冬小麦收获指数估算. 任建强,张宁丹,刘杏认,吴尚蓉. 2022

[6]多光谱与热红外数据融合在冬小麦产量估测中的应用. 兰铭,费帅鹏,禹小龙,李雷,夏先春,肖永贵,孟亚雄. 2021

[7]基于植被指数的烤烟精准追肥研究. 边立丽,艾栋,张云贵,刘青丽,常乃杰,冯文强,陈玉蓝,龙潭,陈曦,杨雪,江鸿,李志宏. 2023

[8]2022年内蒙古无人机马铃薯图像数据集. 胡天赐,王瑞利,蒋呈祥,白涛,胡林,王晓丽,郭雷风. 2023

[9]基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究. 赵鑫,李朝阳,王洪博,刘江凡,江文格,赵泽艺,王兴鹏,高阳. 2024

[10]利用无人机影像监测不同生育阶段玉米群体株高的精度差异分析. 杨进,明博,杨飞,许红根,李璐璐,高尚,刘朝巍,王克如,李少昆. 2021

[11]基于无人机多光谱遥感和机器学习的烟田土壤碱解氮估测. 胡晓,臧玉龙,高睿康,郭利,徐锐,敖耀强,邓建强,孙玉晓,张继光,唐大鹏. 2024

[12]融合无人机光谱信息与纹理特征的冬小麦综合长势监测. 承达瑜,何伟德,付春晓,赵伟,王建东,赵安周. 2024

[13]基于无人机多光谱的烤烟冠层叶绿素含量反演. 王佳丽,蒯雁,杨成伟,字韶兴,张国兴,杨泽远,张久权. 2024

[14]基于无人机多光谱影像的烟田智慧管理应用与挑战. 陈天才,张久权,蒯雁,窦玉青,付秋娟,李栋梁,姜光平,李品州,代先强. 2025

[15]基于无人机多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测. 章阳亮,姜雪妍,李敏,江厚龙,江连强,郭雷风,王新伟. 2025

[16]基于Worldview-2影像的玉米倒伏面积估算. 陈仲新,任国业,李章成,王昕. 2016

[17]基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究. 张春兰,杨贵军,李贺丽,汤伏全,刘畅,张丽妍. 2018

[18]无人机载框幅式高光谱影像的波段配准研究. 王晶晶,史云,刘含海. 2017

[19]基于无人机高光谱的稻田杂草识别和空间分布研究. 颜子一,沈奕扬,唐伟,张艳超,周豪哲. 2024

[20]基于无人机高光谱不同降维算法的烤烟叶片氮含量估算. 蒯雁,陈天才,代先强,王德勋,宗鹏,孙军伟,杨成伟,张明政,张久权. 2025

作者其他论文 更多>>