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基于无人机遥感图像的森林火灾检测
被引量:
2
1
作者
杨海川
茹志鹏
张诗雨
《宁夏大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第1期17-21,共5页
为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘...
为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾识别的准确率较高,分别为93%与96%,整体识别准确率为94.5%.
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关键词
无人机监测
森林火灾检测
遥感图像
支持向量机
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职称材料
题名
基于无人机遥感图像的森林火灾检测
被引量:
2
1
作者
杨海川
茹志鹏
张诗雨
机构
九天
智能
科技
(
宁夏
)
有限公司
大数据
中心
宁夏
工商职业技术学院
出处
《宁夏大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第1期17-21,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61833013)。
文摘
为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾识别的准确率较高,分别为93%与96%,整体识别准确率为94.5%.
关键词
无人机监测
森林火灾检测
遥感图像
支持向量机
Keywords
UAV monitoring
forest fire detection
remote sensing image
support vector machine
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S762 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于无人机遥感图像的森林火灾检测
杨海川
茹志鹏
张诗雨
《宁夏大学学报(自然科学版)》
CAS
2022
2
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