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基于无人机DSM的小麦倒伏信息提取

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[目的]通过计算小麦的绝对高度来监测小麦倒伏状况,基于无人机影像获取小麦倒伏面积及其分布,为快速进行农业灾害评估提供科学依据.[方法]对奇台县境内不同地形部位的小麦地块进行调查和研究,结合小麦高度的实测值构建倒伏模型,以无人机平台获取的DSM影像为数据源,通过DSM差减法得到小麦实际高度,选取3个典型倒伏地块,用构建的倒伏模型对研究区进行分类,用像元统计的方法提取倒伏面积并采用混淆矩阵的方法对模型的分类精度进行验证.[结果]倒伏主要发生在沙漠边缘、中部平原以及丘陵区的灌溉耕地,南部山区的旱耕地未发生倒伏;模型解译的总体分类精度均在83.33%以上,Kappa系数在0.75以上,表明用文中建立的倒伏模型对奇台县灌浆期小麦进行倒伏监测是可行的. [结论]利用无人机获取的DSM数据可以有效监测小麦倒伏信息.
Information Extraction of Wheat Lodging Based on DSM by UAV Remote Sensing

胡琪、武红旗、轩俊伟、范燕敏、王德俊、谷海斌

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新疆农业大学草业与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830052

新疆土壤与植物生态过程重点实验室,新疆乌鲁木齐830052

倒伏 冬小麦 DSM 无人机 奇台县

国家自然科学基金

31560340.

2020

10.3969/j.issn.0517-6611.2020.16.064

安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子：0.413
ISSN：0517-6611
年,卷(期)：2020.48(16)
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