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题名基于图像的玉米植株叶倾角概率密度分布函数提取
被引量:3
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作者
陈啸
边大红
崔彦宏
刘鑫莉
孟祥磊
苏伟
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机构
中国农业大学土地科学与技术学院
农业农村部农业灾害遥感重点实验室
河北农业大学农学院
北京大学遥感与地理信息系统研究所
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期75-80,共6页
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基金
十三五国家重点研发计划项目“黄淮海北部夏玉米超高产群个体发育规律与群体质量调控技术”(编号:2017YFD0300903)
国家自然科学基金项目“联合时序遥感影像和地基激光雷达的玉米生长过程监测方法研究”(编号:41671433)
中国农业大学2019年教师党支部书记“双带头人”科技创新培育专项“夏玉米封垄后生物量遥感反演方法研究”(编号:2019TC138)共同资助。
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文摘
叶倾角是描述植被冠层结构的一种重要参数,叶倾角分布(leaf angle distribution,LAD)决定了植被冠层对辐射的截获量,也是遥感定量反演中的一个重要参数。目前实测叶倾角的方法费时、费力、主观性强、精度无法保证。提出了一种基于图像的玉米植株叶倾角概率密度函数提取方法,以求快速、精确、低成本地获取玉米植株叶倾角。首先,对图像提取骨架;然后,去除骨架图像中的毛刺、茎秆等信息,得到叶片骨架;最后,以2像素×20像素大小的搜索窗口搜索骨架提取出叶倾角。精度评价结果表明,乳熟期玉米叶倾角提取值与实测值的相关系数为0. 821 4,拔节期玉米叶倾角提取值与实测值相关系数为0. 908 7。结果表明该方法具有可行性,精度较高。
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关键词
图像
玉米植株
叶倾角概率密度函数
骨架化
去毛刺
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Keywords
image
corn plant
leaf angle distribution function
skeletonization
deburring
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分类号
TN959.3
[电子电信—信号与信息处理]
Q948.1
[生物学—植物学]
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