基于改进Mean Shift的无人机农业应用遥感影像地块边界提取
Hubei Agricultural Sciences（2021）
Abstract
及时了解农作物空间分布信息,对于实现科学管理和作物增产等具有重要意义.无人机遥感系统因具有机动灵活、低成本、高效获取高分辨率影像等优点,在农业大面积遥感影像应用方面具有独特优势.针对无人机影像农田地块边界提取过程中,由于人工矢量化耗时费力和现有影像分割方法常见的过分割情况等带来的边界提取困难这一问题,提出了一种基于改进Mean Shift的无人机农业应用遥感影像地块边界自动化提取流程.根据地块本身的全局特点和地块内作物的局部特点,该方法综合考虑了像素点位置信息和影像颜色信息,配合空间带宽设置原则,描述地块边界特征.结果表明,基于改进Mean Shift的方法用于无人机农业应用遥感影像地块边界提取可以取得较好的结果,为其他学者开展农田地块边界研究提供了支持和启发.
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