【目的】通過無人機獲取沙糖橘果園的遙感圖像,快速提取果樹分布位置,為果樹的長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)估提供參考�！痉椒ā恳詿o人機拍攝的可見光遙感圖像為研究對象,計算超紅指數(shù)、超綠指數(shù)、超藍指數(shù)、可見光波段差異植被指數(shù)、紅綠比指數(shù)和藍綠比指數(shù)6種可見光植被指數(shù),使用雙峰閾值法選取閾值進行果樹的提取。在使用光譜指數(shù)進行識別的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)字表面模型作為識別模型的輸入變量,進行對比試驗。【結(jié)果】相比使用單一光譜指數(shù),結(jié)合數(shù)字表面模型提高了果樹和非果樹像元的提取精度,6次波段融合后的總體精度均大于97%。超紅指數(shù)與數(shù)字表面模型結(jié)合后的總體精度最高,為98.77%,Kappa系數(shù)為0.956 7,植被信息提取精度優(yōu)于其他5種可見光植被指數(shù)與數(shù)字表面模型結(jié)合后的提取精度�！窘Y(jié)論】數(shù)字表面模型結(jié)合可見光植被指數(shù)的提取方法能夠更深層次地挖掘遙感數(shù)據(jù)蘊含的信息量,為影像中色調(diào)相似地物的提取提供參考。

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本文編號：3740113