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基于无人机可见光影像的田块提取

基于无人机可见光影像的田块提取

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-10-01 06:10
  • 访问量:

【概要描述】本研究提出了一种名为COPE(Comb Function Optimization Plot Extraction, COPE)的田块提取方法,该方法先对影像进行列分割,然后在列分割的基础上,根据田块之间的空隙进一步进行行分割,从而实现田块提取,具体的算法流程如图2(b)所示。通过与已有研究的对比分析发现,COPE的田块提取精度更高、效率更快,因此COPE能够准确高效地实现田块自动提取。

基于无人机可见光影像的田块提取

【概要描述】本研究提出了一种名为COPE(Comb Function Optimization Plot Extraction, COPE)的田块提取方法,该方法先对影像进行列分割,然后在列分割的基础上,根据田块之间的空隙进一步进行行分割,从而实现田块提取,具体的算法流程如图2(b)所示。通过与已有研究的对比分析发现,COPE的田块提取精度更高、效率更快,因此COPE能够准确高效地实现田块自动提取。

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-10-01 06:10
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  无人机遥感影像具有较高的空间分辨率,已被广泛应用于田间作物的表型信息提取。在作物育种和栽培研究中,需要提取大批量植株样本的表型参数,进而分析不同品种以及不同栽培方式下的作物生长差异。但传统的人工测量方法劳动量大、效率低,难以完成大批量样本的表型观测。相比之下,无人机遥感技术具有无损、快速和高效等优势,在大批量样本的表型观测中表现出极大的应用潜力。作物的育种和栽培试验通常包含大量相互独立的试验田块,在利用无人机遥感技术提取不同田块的表型参数时,首先要对影像进行分割,提取出影像包含的不同试验田块。本研究以无人机获取的高粱田RGB影像为研究对象,提出了一种新的田块自动提取方法,能够准确高效地提取出影像中的高粱田块。

 

  本研究使用的影像为RGB正射影像,影像航拍高度为40m,空间分辨率为1cm,其中包含大量相互独立的高粱试验田块 (图1)。如图2(a)所示,影像中的田块呈网格分布,为了便于分析,本研究将南北方向(竖直方向)的田块分布定义为行,东西方向(水平方向)的田块分布定义为列。基于此,本研究提出了一种名为COPE(Comb Function Optimization Plot Extraction, COPE)的田块提取方法,该方法先对影像进行列分割,然后在列分割的基础上,根据田块之间的空隙进一步进行行分割,从而实现田块提取,具体的算法流程如图2(b)所示。通过与已有研究的对比分析发现,COPE的田块提取精度更高、效率更快,因此COPE能够准确高效地实现田块自动提取。

 

  由于COPE利用田块之间的空隙对田块进行分割,因此COPE在作物生长早期的使用效果更好,此时作物植株较小,田块之间的空隙较为明显。此外,目前COPE的应用仅限于呈网格分布的田块提取中,接下来的研究需进一步探索非网格分布的田块提取方法。如需COPE的源码和测试数据集,请联系Edward J. Delp (Email:ace@ecn.purdue.edu)。

 

  图1 无人机航拍的RGB正射影像和部分影像放大图(红框内为高粱田块)

 

  图2 (a)田块的行列分布和(b)COPE算法流程图

 

  来源:Changye Yang, Sriram Baireddy, Enyu Cai, et al. Field-Based Plot Extraction Using UAV RGB Images[J]. arXiv: 2109.00632, 2021, [cs.CV]

  编辑:段博

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