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基于无人机RGB光学相机的漂浮绿藻探测研究

     

摘要

绿潮是我国近海常见的一种海洋生态灾害.为利用无人机(UAV)RGB光学相机准确高效地监测绿潮,建立高分辨率RGB光学影像中绿藻快速提取算法,本文提出了一种新的指数用于增强漂浮绿藻的信号,即以绿色和红色波段形成一个虚拟基线,此基线以下蓝波段信号的线高即为红绿波段虚拟基线漂浮绿藻指数(RG-FAH).此外,利用不同条件的无人机影像与其他植被指数对比进行验证.试验结果表明,R G-FA H在不同条件下的准确率、kappa等指标都在0.91以上.在正常与过曝光的条件下及提取大面积绿藻斑块时,RG-FAH与绿波段和蓝波段的差值(GB)相当,但在太阳耀光耐受性和小斑块提取方面比GB及其他指数表现更好.该RG-FAH指数在绿藻及类似的水体漂浮绿色植物的监测方面有应用潜力,能为绿潮的监测、管理提供有效的信息支持.

著录项

  • 来源
    《激光生物学报》|2021年第4期|316-324|共9页
  • 作者单位

    哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 哈尔滨 150001;

    中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 中国科学院烟台海岸带研究所 烟台 264003;

    哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 哈尔滨 150001;

    中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 中国科学院烟台海岸带研究所 烟台 264003;

    哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 哈尔滨 150001;

    中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 中国科学院烟台海岸带研究所 烟台 264003;

    中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 中国科学院烟台海岸带研究所 烟台 264003;

    鲁东大学信息与电气工程学院 烟台 264025;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 遥感图像的识别与处理;
  • 关键词

    绿藻监测; UAV; 光学影像; 植被指数; 虚拟基线;

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