无人机影像

作品数：972被引量：4265H指数：29
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基于无人机影像多特征融合的夏玉米LAI动态估计
《农业工程学报》2025年第4期124-134,共11页余兴娇 樊凯 霍雪飞 殷奇 钱龙 刘政光 张超越 李丽 王文娥 胡笑涛 
国家自然科学基金项目(52079113;U2243235);国家重点研发计划项目(2022YFD1900402-01)。
叶面积指数(leaf area index, LAI)是影响作物光合作用并反映作物生长状况的重要参数。及时、准确地监测玉米LAI对提高作物生产力至关重要。该研究旨在探究利用无人机光谱信息、热信息以及冠层形态参数融合以提高玉米多生长阶段LAI估计...
关键词：无人机 植被指数 归一化相对冠层温度 冠层形态参数 叶面积指数(LAI) 
基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测被引量：1
《农业工程学报》2024年第12期174-182,共9页郭燕 王来刚 贺佳 井宇航 宋晓宇 张彦 刘婷 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001105);河南省重点研发与推广专项(232102111030);河南省农业科学院自主创新项目(2023ZC062);河南省农业科学院农业信息技术研究所科技创新领军人才培育计划项目(2022KJCX01)。
氮素是冬小麦生长发育必不可少的大量元素,无人机超高分辨率影像丰富的光谱信息和纹理信息为冬小麦植株氮含量精准预测提供了重要的技术途径,但是过多变量造成了信息冗余和模型复杂的问题。针对此问题,该研究提出了一种“相关分析+共线...
关键词：无人机 冬小麦 氮素 多层级特征筛选 LASSO回归 机器学习 最小二乘回归 
基于UNet-ResNet14^(*)半监督学习的无人机影像森林树种分类被引量：2
《农业工程学报》2024年第1期217-226,共10页陈龙伟 周小成 李传昕 林华章 王永荣 崔永红 
福建省科技厅高校产学合作项目(2022N5008);福建省科技厅对外合作项目(2022I0007)。
无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的...
关键词：无人机 遥感 森林 树种分类 可见光 UNet ResNet 半监督学习 
基于无人机影像和深度学习的渭北旱塬区土地利用精准分类被引量：2
《农业工程学报》2022年第22期199-209,共11页张志博 赵西宁 姜海晨 袁浩 杨龙 高晓东 石亮亮 牛雨婷 
国家重点研发计划项目(2021YFD1900700);国家杰出青年科学基金项目(42125705)。
为明确基于无人机影像的旱塬区土地利用精准分类方法,尤其是算法的选择,该研究通过获取渭北旱塬区白水县通积村不同航拍高度无人机正射遥感影像,利用多种深度学习算法和机器学习算法对土地利用分类进行研究。首先,采用大疆御2Pro获取研...
关键词：无人机 遥感 土地利用 可见光影像 深度学习 机器学习 
基于YOLO_X和迁移学习的无人机影像玉米雄穗检测被引量：15
《农业工程学报》2022年第15期53-62,共10页汪斌斌 杨贵军 杨浩 顾寄南 赵丹 许思喆 徐波 
国家重点研发计划项目(2021YFD2000100,2019YFE0125300-1);广东省重点领域研发计划项目(2019B020216001)。
玉米雄穗表型信息的获取对研究玉米长势及产量起着非常重要的作用,为实现复杂田间环境玉米雄穗的精确识别和计数,该研究使用无人机采集试验田的玉米雄穗影像,基于FasterR-CNN、SSD、YOLO_X目标检测模型,使用迁移学习方法实现玉米雄穗的...
关键词：无人机 目标检测 图像识别 玉米雄穗 迁移学习 深度学习 
基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算被引量：15
《农业工程学报》2022年第9期171-179,共9页张东彦 韩宣宣 林芬芳 杜世州 张淦 洪琪 
黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室开放课题(GTYR202104);农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE202105);安徽省农业科技成果转化项目(2021ZH002).
为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期(扬花期、灌浆期)的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影...
关键词：无人机 特征融合 机器学习 叶面积指数 冬小麦 
结合三维密集点云的无人机影像大豆覆盖度提取被引量：8
《农业工程学报》2022年第2期201-209,共9页何海清 严椰丽 凌梦云 杨勤锐 陈婷 李麟 
国家自然科学基金项目(41861062);抚州市青年科技领军人才计划项目(2020ED65);江西省水利厅科技项目(202123TGKT12);江西省03专项及5G项目(20204ABC03A04)。
针对仅依赖二维遥感影像提取大豆覆盖度难以剔除杂草等复杂背景干扰的问题,该研究提出一种结合三维密集点云的大豆覆盖度提取方法,利用改进的运动恢复结构(Structure from Motion,SfM)算法与半全局匹配(Semi-Global Matching,SGM)算法...
关键词：无人机 作物 三维点云 覆盖度 伽马增强 植被指数 局部阈值分割 
基于无人机影像的冠层光谱和结构特征监测甜菜长势被引量：16
《农业工程学报》2021年第20期90-98,共9页王庆 车荧璞 柴宏红 邵科 于超 李保国 马韫韬 
内蒙古科技重大专项(2019ZD024);内蒙古科技成果转化项目(2019CG093)。
甜菜是中国北方地区重要的经济作物。快速、准确、高通量的获取甜菜的地上部和块根鲜质量、块根含糖率、叶绿素含量对甜菜生产具有重要意义。该研究采用无人机搭载数码和多光谱相机,获取甜菜叶丛快速生长期、块根及糖分增长期和糖分积...
关键词：无人机 冠层特征 甜菜 含糖率 随机森林回归 偏最小二乘回归 
基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法被引量：10
《农业工程学报》2021年第16期39-46,共8页严恩萍 棘玉 尹显明 莫登奎 
国家自然科学基金项目(31901311,32071682)。
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景...
关键词：无人机 自动检测 油茶 快速估产 冠层果 
采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别被引量：43
《农业工程学报》2021年第14期197-203,共7页黄丽明 王懿祥 徐琪 刘青华 
浙江省公益技术应用研究项目(LGF21C160001);浙江省重点研发计划项目(2020C02007)。
松材线虫病是一种传播速度快的毁灭性森林病害,利用无人机遥感及时对松材线虫病病害木进行监测,是控制松材线虫病蔓延的有效方式。该研究利用YOLO算法自动识别无人机遥感影像上的松材线虫病异常变色木,利用深度可分离卷积和倒残差结构改...
关键词：无人机 深度学习 YOLO 松材线虫病 异常变色木 
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