基于无人机遥感的耕地分类方法研究

摘要

农作物种植面积的准确获取是实现精准农业的必要条件。无人机遥感具有使用成本低、操作简单、遥感图像实时采集、地面分辨率高等优点,由于单一特征难以将耕地与其他地形区分开来,因此需要结合各种特征和层次分类进行耕地提取。研究利用无人机平台采集农田可见光遥感影像,对农田的面积、形状和位置信息进行监测和提取;基于可见光波段的植被指数、纹理信息和形状信息,采用面向对象的方法研究耕地面积提取的最佳方案,经过反复试验,确定了分割尺度50是最合适的分割参数,利用光谱和纹理信息将未开垦地和其他特征进行了分离。该方法的总准确度为86.40%,Kappa系数为0.80。试验结果表明,利用无人机可见光遥感数据进行耕地分类提取具有较高精度,但也有一些细分地块存在误导情况,需要进一步优化完善。