基于无人机影像的可见光波段植被信息识别

• Published in: 农业工程学报 Vol. 36; no. 3; pp. 178 - 189
• Main Authors: 高永刚, 林悦欢, 温小乐, 简文彬, 龚应双
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 数字中国研究院(福建),福州 350108%福州大学环境与资源学院,福州,350116%福州大学环境与资源学院,福州 350116 01.02.2020; 福州大学环境与资源学院,福州 350116; 地质工程福建省高校工程研究中心,福州 350116%数字中国研究院(福建),福州,350108; 地质工程福建省高校工程研究中心,福州 350116
• Subjects: 无人机; 光谱分析; 植被; 遥感; 超绿红蓝差分指数; 可见光波段
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.03.022

P237.3%TP751.1; 该文通过对6种典型地物在无人机影像可见光波段的光谱特性分析,提出一种基于红、绿、蓝波段的可见光植被指数—超绿红蓝差分指数EGRBDI(excess green-red-blue difference index),并运用该植被指数与18种基于可见光波段的植被指数进行精度比较研究.研究表明,在利用均值和1倍标准差获得的区间范围内,EGRBDI各地类之间的信息无重叠交叉现象;该指数能对植被覆盖相对稀疏区域进行植被信息识别,其总体精度为97.67％,Kappa系数为0.9415,较其他18种指数具有更好的植被信息识别能力.利用不同地物覆盖情况的3幅无人机影像作为数据源,对EGRBDI适用性和稳定性进行研究,结果表明,在3个研究区中,基于EGRBDI的植被信息识别总精度均高于93％,Kappa系数均大于0.85,提取精度受地物类型差异影响的波动性较小,能较好地削弱影像中阴影等因素的影响,具有较好的适用性、可靠性和提取精度.