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申请/专利权人：四川农业大学
摘要：本发明提供一种基于无人机多光谱影像的狼尾草叶片宽度预测方法，包括步骤1.利用无人机搭载多光谱传感器获取狼尾草多光谱影像，图像数据采集设备采用大疆公司生产的御3M多光谱型无人机，预先规划航线并设置相关参数，飞行高度12m,航向重叠率80％，旁向重叠率75％，搭载多光谱传感器，规划航线需要大于研究区范围，采用自主定时航拍模式；步骤2.利用游标卡尺测定狼尾草叶片宽度，每株随机选取5个叶片，测量叶片最宽处取平均值；步骤3.采用大疆智图软件对无人机多光谱影像进行预处理。本发明有助于狼尾草生产的现代化和可持续发展，减少资源浪费，从而增加农业的可持续性，具有重要应用价值。
主权项：1.一种基于无人机多光谱影像的狼尾草叶片宽度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.利用无人机搭载多光谱传感器获取狼尾草多光谱影像，需预先规划航线并设置相关参数，飞行高度12m,航向重叠率80％，旁向重叠率75％，搭载多光谱传感器，规划航线需要大于研究区范围，采用自主定时航拍模式；步骤2.利用游标卡尺测定狼尾草叶片宽度，每株随机选取5个叶片，测量叶片最宽处取平均值；步骤3.采用制图软件对步骤1中无人机多光谱影像进行预处理，预处理包括多光谱辐射矫正以及去噪，平滑，锐化，并获得正影像，使用Arcgis软件对图像进行融合及裁剪；步骤4.使用ENVI软件对处理后的狼尾草影像进行5个植被指数的提取，包括归一化植被指数、土壤调节植被指数、比值植被指数、绿波段比值植被指数、差值植被指数；步骤5.利用SPSS软件对5个植被指数与地面实测狼尾草叶片宽度数据进行相关性分析，选择与地面实测狼尾草叶片宽度数据相关性最高的植被指数，其中比值植被指数相关性最高；步骤6.将步骤3中图像数据集进行划分，一部分用于模型构建，另一部分用于模型检验，以比值植被指数作为狼尾草叶片宽度监测模型的自变量，使用SPSS软件基于随机森林算法，以部分地面实测狼尾草叶片宽度数据为因变量构建狼尾草叶片宽度监测模型；步骤7.将步骤6中用于模型检验数据集的图像代入步骤6中的模型，输出预测结果。
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百度查询： 四川农业大学 一种基于无人机多光谱影像的狼尾草叶片宽度预测方法
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