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公开(公告)号:CN114092418A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111311953.6
申请日:2021-11-08
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/90 , G06V20/17 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26
Abstract: 本发明涉及农田环境下遥感影像的阴影区域检测方法,具体为农田作物无人机影像的阴影检测方法,解决现有阴影检测算法在复杂农田场景下难以提取不规则、碎片化阴影的问题。结合无人机影像的阴影/非阴影区颜色特性,利用双通道差值和G波段增强构造新型灰度图,使用最大类间方差法对灰度图进行自动阈值分割,获取阴影检测结果。以航摄获取的无人机影像进行实验,结果表明,所提方法检测结果更接近真实阴影,平均总体精度为0.9868,平均F1分数为0.9567。
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公开(公告)号:CN113850823A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111105035.8
申请日:2021-09-18
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同特征自动分割的树木提取方法。通过数据预处理从原始点云数据中删除高离群点和低离群点;将预处理后的点云数据以栅格格式逐点内插建立DSM,调整其分辨率大小,使其与航空正射影像一致;将航空正射影像数据反射光谱的归一化差异植被指数(NDVI)和激光雷达DSM数据的局部熵值结合在一起,作为树木提取特征;利用光照区域、阴影区域分离和直方图减法思想对树木区域进行提取,形成一种无需样本训练和迭代的高效树木提取算法。可应用于森林树种分类及生长状态监测,地物类别检测和三维城市建模等领域。
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公开(公告)号:CN113850823B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202111105035.8
申请日:2021-09-18
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不同特征自动分割的树木提取方法。通过数据预处理从原始点云数据中删除高离群点和低离群点;将预处理后的点云数据以栅格格式逐点内插建立DSM,调整其分辨率大小,使其与航空正射影像一致;将航空正射影像数据反射光谱的归一化差异植被指数(NDVI)和激光雷达DSM数据的局部熵值结合在一起,作为树木提取特征;利用光照区域、阴影区域分离和直方图减法思想对树木区域进行提取,形成一种无需样本训练和迭代的高效树木提取算法。可应用于森林树种分类及生长状态监测,地物类别检测和三维城市建模等领域。
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