农业机械学报

作者：张宏鸣,谭紫薇,韩文霆,朱珊娜,张姝茵,葛晨宇

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：玉米株高; 遥感; 无人机; 数码正射影像; 数字表面模型

基金：国家重点研发计划项目（2017YFC0403203）、国家自然科学基金项目（41771315）、宁夏自治区重点研发计划项目（2017BY067）和欧盟地平线2020研究与创新计划项目（GA:635750）

为在玉米生长周期内，准确、快速地掌握玉米生长信息，通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像（Digital orthophoto map, DOM）及数字表面模型（Digital surface model,DSM），利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取，生成掩膜，与DSM套和，获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比，3种方法的?R2?分别为0.853、0.877、0.923，RMSE分别为15.886、14.519、11.493?cm，MAE分别为13.743、11.884、8.927?cm。结果表明：结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比，基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势，且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架，为株高提取提供了一种新途径，可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。

来源：2019年第5期

《农业机械学报》期刊编辑部

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