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【目的】小麦倒伏严重影响小麦光合及成熟进程,进而造成小麦减产及品质下降。为快速精确获取倒伏信息,评估无人机遥感监测小麦倒伏的能力,构建小麦倒伏监测模式,为灾情评估、保险理赔及灾后补救提供技术支持。【方法】利用近地无人机获取包含红、绿、蓝、红边和近红外5个多光谱波段图像,经过预处理飞行高度50 m的小麦冠层图像,得到分辨率为1.85(cm/像素)的数字正射影像图（DOM）和数字表面模型（DSM）,从中提取光谱特征、高度特征和光谱纹理共3类特征信息;采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）2种分类器对6种不同特征集组合进行倒伏分类比较,使用准确率（Acc）、精确率（Pre）、召回率（Re）和调和平均数（F1）以确定较优的特征组合和分类器;同时使用3种不同的特征集筛选方法（套索算法Lasso、随机森林递归算法RF-RFE和Boruta算法）对优化的特征子集进行综合评价,确立适宜的倒伏分类评价方法。【结果】单一特征的光谱和纹理及其组合对小麦倒伏的分类评价结果较差,“椒盐现象”严重,在此基础上融合DSM信息的分类精度显著提高。采用随机森林分类器对光谱特征、纹理特征和高度特征进行特征集组合,小麦... 相似文献
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【目的】探索无人机遥感在氮效率分类识别中的潜力,构建小麦品种氮效率分类方法,为氮高效品种筛选提供理论依据和技术支持。【方法】通过6个成熟期与氮效率密切相关的农学指标（产量、植株氮积累、氮素生理利用效率、植株干生物量、籽粒总吸氮量、N收获指数）构建主成分综合值,并对其进行K-Means聚类分析,将121个小麦品种划分为氮高效型、氮中效型和氮低效型3种类型。利用无人机遥感平台搭载多光谱相机,在小麦拔节期、孕穗期和开花期获取无人机遥感影像,并提取34种植被指数,分析植被指数与氮效率综合值的相关性;对比支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和K最近邻（KNN）分类方法的氮效率分类模型精度,使用总体分类精度（OA）和Kappa系数比较不同生育时期下小麦品种氮效率分类识别的能力;并使用3种不同的特征集筛选方法（ReliefF算法、Boruta算法和RF-RFE算法）对优化的特征子集进行综合评价,确立适宜的小麦品种氮效率分类识别方法。【结果】随着小麦生育时期的不断推进,植被指数与氮效率综合值的相关性逐渐提高,开花期最高（r=0.502）;利用植被指数全特征集对小麦品种氮效率进行分类,对于单生育时期数... 相似文献
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